I - 1
Penentuan ulang alokasi buffer untuk meningkatkan throughput lini produksi
(studi kasus : PT. General Electric Lighting Indonesia) Sigit Prasetyo
I 0302054
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab ini akan dijelaskan mengenai latar belakang masalah dari
penelitian, perumusan masalah yang diangkat dalam penelitian ini, tujuan dan
manfaat dari penelitian yang dilakukan. Berikutnya diuraikan mengenai batasan
masalah, asumsi yang digunakan dalam penelitian dan sistematika penulisan
untuk menyelesaikan permasalahan yang diangkat dalam penelitian.
1.1 Latar Belakang Masalah.
PT. GE Lighting Indonesia merupakan sebuah perusahaan manufaktur
yang memproduksi lampu dan beralamatkan di Jl. Magelang Km 9.6 Denggung,
Tridadi, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta. PT. GE Lighting Indonesia dapat
diklasifikasikan sebagai perusahaan bertipe mass production, karena
memproduksi barang dalam jumlah yang sangat banyak, tingkat keterampilan
pekerja yang rendah, mesin dan peralatan yang spesial. Oleh sebab itu, lini
produksinya dituntut untuk menghasilkan throughput sebanyak-banyaknya guna
memenuhi permintaan konsumen.
Secara umum lini produksi di PT. GE Lighting Indonesia terdiri dari 5
buah mesin yang disusun secara berurutan (serial line) dan terdapat buffer
penyangga yang diletakkan diantara mesin. Model lini produksi di PT. GE
Lighting Indonesia dapat dijelaskan seperti Gambar 1.1 :
Gambar 1.1 Model lini produksi di PT. GE Lighting Indonesia.
B4 B3 B2 B1
M. Basing M. Sealex M. Mounting M. Stem M. Flare
I - 2
Proses produksi pembuatan lampu di PT. GE Lighting Indonesia
menggunakan mesin semi otomatis dimana operator hanya memasukkan input
bahan baku kemudian secara otomatis mesin akan memproses bahan baku
tersebut. Setiap mesin memiliki waktu proses yang berbeda-beda. Hal ini
menyebabkan lini produksi menjadi tidak seimbang. Jika sebuah mesin memiliki
waktu proses lebih lama dari mesin sebelumnya, maka disitulah terjadi bottleneck.
(Powell et al. 1996). Di satu sisi mesin yang mengalami bottleneck harus
beroperasi terus-menerus, sedangkan di sisi lain mesin yang lain harus menunggu
/ idle untuk beberapa saat. Hal inilah yang membuat aliran proses produksi
terputus-putus, pada akhirnya memiliki dampak terhadap throughput lini produksi
yaitu menjadi kurang maksimal.
Penyebab lain yang membuat throughput lini produksi kurang maksimal
adalah faktor kerusakan mesin. Jika salah satu mesin pada lini produksi
mengalami kerusakan, secara otomatis mesin yang lain tidak dapat beroperasi
kecuali ada buffer penyangga untuk menjaga kelancaran jalannya proses produksi.
Salah satu pertanyaan yang paling menarik bagi perancang suatu lini
produksi adalah penentuan alokasi buffer, yaitu berapa banyak kapasitas buffer
yang diperlukan dan dimana penempatannya pada lini produksi. Hal ini adalah
suatu pertanyaan yang penting karena buffer memiliki dampak yang besar
terhadap efisiensi suatu lini produksi. Buffer dapat digunakan untuk mengatasi
blocking dan starving dari stasiun kerja lini produksi. Sayangnya buffer
penyangga juga mahal, hal ini dikarenakan dua hal yaitu karena biaya dan
peningkatan persediaan work in proccess. (Diamantidis and Papadopoulos, 2004).
PT. GE Lighting Indonesia telah mangalokasikan buffer penyangga
diantara mesin. Hal itu dilakukan sejak pertama perusahaan berdiri yaitu pada
tahun 1976. Pengalokasian buffer tersebut memang dilakukan dengan tujuan
menempatkan ouput dari suatu mesin sebelum diproses ke mesin berikutnya.
Mesin-mesin yang ada di PT.GE Lighting Indonesia sudah lama
digunakan yaitu sejak perusahaan berdiri. Karena umur mesin yang terlalu tua
itulah yang membuat performansinya semakin menurun. Hal ini dapat dibuktikan
dengan seringnya mesin mengalami kerusakan pada saat melakukan proses
produksi dan juga waktu proses mesin yang semakin bervariasi. Meskipun
I - 3
kebijakan perawatan preventif telah diterapkan di PT. GE Lighting Indonesia
tetap saja ada kerusakan-kerusakan mesin yang tidak dapat dihindarkan pada saat
proses produksi berlangsung. Walaupun hanya kerusakan ringan tetapi tetap saja
akan mengganggu kelancaran proses produksi yang berdampak pada menurunnya
throughput lini produksi.
Pada penelitian ini akan mencoba menentukan ulang alokasi buffer yang
ada di PT.GE Lighting Indonesia agar lebih memperlancar aliran proses produksi
yang secara tidak langsung akan memiliki manfaat yaitu meningkatnya
throughput lini produksi. Mengingat peranan buffer yang umumnya memang
difungsikan untuk memperlancar aliran proses produksi yang terputus-putus yang
salah satunya disebabkan oleh faktor kerusakan mesin.
1.2 Perumusan Masalah.
Berdasarkan latar belakang permasalahan diatas, maka dapat dirumuskan
permasalahan yaitu bagaimana menentukan ulang alokasi buffer di PT. GE
Lighting Indonesia ?
1.3 Tujuan Penelitian.
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini adalah menentukan ulang
alokasi buffer lini produksi di PT. GE Lighting Indonesia.
1.4 Manfaat Penelitian.
Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Memperlancar aliran proses produksi pembuatan lampu.
2) Meningkatkan throughput lini produksi pembuatan lampu.
1.5 Batasan Masalah.
Batasan masalah yang digunakan adalah sebagai berikut :
1) Penelitian dilakukan pada lintasan produksi IV yang memproduksi lampu
Incandescent Type G40.
2) Penelitian dilakukan pada Serial Line yang utama dalam produksi pembuatan
lampu.
I - 4
3) Pengambilan data waktu proses tiap mesin, waktu antar kerusakan tiap mesin,
waktu perbaikan tiap mesin dan waktu perpindahan material dilakukan pada
Shift I yaitu selang antara jam 08:00 – 14:00 WIB.
4) Jenis kerusakan yang diukur adalah kerusakan ringan yang dapat ditangani
dengan segera oleh mechanic.
5) Throughput lini produksi dihitung per shift (8 jam kerja.)
6) Data throughput diperoleh dari keluaran Mesin Basing yang belum melalui
proses inspeksi.
7) Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data antara bulan Juli –
September 2006.
1.6 Asumsi.
Asumsi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1) Bahan baku selalu tersedia pada saat proses produksi berlangsung.
2) Sumber daya selalu tersedia pada saat proses produksi berlangsung.
3) Selang waktu keluar antar output mewakili waktu yang diperlukan suatu
mesin untuk menghasilkan 1 unit part atau produk. Dengan kata lain selang
waktu keluar antar output mewakili waktu proses suatu mesin.
4) Mesin Basing tidak pernah mengalami blocking. Dengan kata lain tempat
untuk keluaran mesin basing selalu tersedia.
1.7 Sistematika Penulisan.
Sistematika Penulisan penelitian ini dijelaskan sebagai berikut :
Bab I Pendahuluan.
Pada bab ini dijelaskan mengenai latar belakang masalah, perumusan
masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, pembatasan masalah
yang berfungsi untuk menentukan secara spesifik area pembahasan yang
akan dilakukan, asumsi yang berfungsi untuk menyederhanakan
kompleksitas permasalahan yang dihadapi dan sistematika penulisan
yang berisi urutan penulisan bab dalam laporan penelitian.
Bab II Tinjauan Pustaka.
Pada bab ini dijelaskan mengenai teori-teori yang digunakan sebagai
I - 5
dasar pemikiran, wawasan dan acuan dalam penelitian. Bab ini juga
berisi tentang gambaran umum PT. GE Lighting Indonesia khususnya
gambaran mengenai proses produksinya.
Bab III
Metodologi Penelitian.
Pada bab ini dijelaskan mengenai langkah-langkah penyelesaian
masalah secara umum yang merupakan gambaran terstruktur tahap demi
tahap proses penyelesaian masalah dan digambarkan dalam bentuk
flowchart.
Bab IV Pengumpulan dan Pengolahan Data.
Pada bab ini dijelaskan mengenai data-data yang diperlukan dalam
menyelesaikan permasalahan yang diangkat dalam penelitian dan juga
proses pengolahan data yang dilakukan secara bertahap.
Bab V Analisis dan Interpretasi Hasil
Pada bab ini dijelaskan mengenai analisis dan interpretasi dari hasil
pengolahan data yang telah dilakukan.
Bab VI Kesimpulan dan Saran.
Pada bab ini dijelaskan mengenai kesimpulan dari hasil pengolahan data
dan analisis serta berisi saran-saran yang ditujukan kepada perusahaan
dan untuk penelitian selanjutnya.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Klasifikasi Sistem Manufaktur Berdasarkan Kuantitas Produk.
Kuantitas produk adalah jumlah unit produk yang dapat diproduksi dalam
rentang waktu tahunan berdasarkan rencana produksi. Varietas produk adalah
perbedaan desain atau tipe produk yang diproduksi sesuai rencana. Secara umum
sistem manufaktur berdasarkan kuantitas produk dapat dibagi dalam 3 jenis yaitu:
1) Produksi kuantitas rendah : kuantitas produk antara 1 - 100 unit/tahun.
2) Produksi kuantitas sedang : Kuantitas produk antara 100 - 10.000 unit/tahun.
3) Produksi kuantitas tinggi : Kuantitas produk antara 10.000 – 1juta unit / tahun.
I - 6
Product quantity
1 100 10.000 1.000.000
Medium
High
Low
Product variety
Hubungan antara kuantitas produk dan varietas produk dapat dijelaskan
seperti Gambar 2.1. Bila varietas produk tinggi maka kuantitas produknya
cenderung rendah begitu pula sebaliknya.
Gambar 2.1 Hubungan antara varietas produk dan kuantitas produk. (Sumber : Groover, 2001)
2.1.1 Produksi Kuantitas Rendah.
Tipe dari fasilitas produksi yang biasanya dikaitkan dengan rentang
kuantitas 1 sampai 100 unit per tahun adalah Job shop yang membuat produk
spesial dengan kuantitas sedikit. Tipe dari produk ini sangat komplek seperti :
kapsul ruang angkasa, aircraft dan mesin spesial. Produksi job shop dapat juga
meliputi pembuatan bagian komponen dari produk. Konsumen memesan untuk
item seperti ini seringkali khusus dan tidak akan pernah terjadi pemesanan
kembali. Peralatan dalam job shop adalah umum digunakan sedangkan pekerja
memiliki keahlian yang sangat tinggi.
Job shop harus dirancang untuk fleksibilitas yang maksimal terkait dengan
macam part dan variasi produk. Jika produk besar dan berat dan kadang-kadang
sulit untuk dipindahkan kedalam pabrik, maka pekerja dan perlengkapan proses
dibawa menuju produk yang akan diproduksi. Tipe seperti ini disebut sebagai
fixed-position layout seperti ditunjukan dalam Gambar 2.2.(a). Dalam situasi
yang murni, produk menetap dalam sebuah lokasi tunggal selama menjalani
pabrikasi. Sebagai contoh : kapal, aircraft, rel kereta api dan mesin berat. Dalam
praktiknya item ini biasa dibangun dalam modul yang besar pada lokasi tunggal
dan kemudian modul yang telah lengkap dibawa bersamaan untuk perakitan akhir.
I - 7
Komponen-komponen yang membentuk produk besar biasanya dibuat
dalam pabrik yang memiliki tipe process layout yang peralatannya disusun
berdasarkan fungsi atau tipe. Mesin bubut dalam satu departemen, mesin milling
dalam departemen yang lain dan seterusnya seperti Gambar 2.2.(b). Perbedaan
parts biasanya berbeda pula urutan operasinya dialirkan melalui departemen
dalam beberapa order yang diperlukan untuk prosesnya biasanya dalam batch.
Process layout dibuat untuk fleksibilitas karena dapat mengakomodasi
varietas yang besar dari alternatif urutan operasi untuk part yang berbeda
konfigurasinya.Kerugiannya adalah bahwa permesinan dan metode untuk sebuah
part tidak dirancang untuk efisiensi yang tinggi. Banyak penanganan material
dibutuhkan untuk memindahkan part antar departemen sehingga inventory dalam
proses menjadi besar.
Gambar 2.2. Beberapa tipe layout: (a) fixed-position layout, (b) process layout, (c) cellular layout, and (d) product layout.
(Sumber : Groover, 2001)
I - 8
2.1.2 Produksi Kuantitas Sedang.
Pada produksi kuantitas sedang (100 – 10.000 unit / tahun) dibagi menjadi
2 tipe fasilitas tergantung pada varietas produk. Jika varietas produk kuat maka
pendekatan tradisional adalah batch production yang mana sebuah batch dari
suatu produk dibuat setelah itu fasilitas produksi di ubah untuk membuat batch
dari produk selanjutnya dan seterusnya. Pesanan untuk setiap produk biasanya
dilakukan berulang. Tingkat produksi dari perlengkapan lebih besar daripada
tingkat permintaan untuk beberapa tipe produk tunggal dan juga perlengkapan
yang sama dapat dihubungkan antara beberapa produk. Perubahan antar jalannya
produksi memerlukan waktu yang disebut setup time atau changeover time, itu
merupakan waktu untuk merubah peralatan dan untuk menyeting dan
memprogram kembali mesin-mesin. Hal tersebut merupakan waktu produksi yang
hilang yang mana menjadi sebuah kerugian pada batch manufacturing. Batch
production umumnya digunakan untuk tipe make-to-stock yang mana produk
diproduksi untuk mengisi inventory guna mengatasi permintaan. Peralatan
biasanya disusun dalam sebuah process layout seperti Gambar 2.2.(b).
Pendekatan alternatif untuk produksi kuantitas sedang adalah mungkin
jika varietas produk lebih lembut, yang mana tidak perlu dibutuhkan perubahan
yang ekstrim antar satu produk dengan produk berikutnya. Hal tersebut seringkali
mungkin untuk menyusun peralatan sesuai dengan bagian yang sama atau produk
dapat dibuat dalam peralatan yang sama tanpa kehilangan waktu yang signifikan
untuk melakukan changeover. Proses perakitan dari part atau produk yang
berbeda dekerjakan dalam sebuah cell yang terdiri dari beberapa stasiun kerja atau
mesin. Kata cellular manufacturing seringkali dikaitkan dengan tipe produksi
jenis ini. Gambar 2.2.(c).
2.1.3 Produksi Kuantitas Tinggi
Produksi kuantitas tinggi (10.000 sampai 1.000.000 unit / tahun) seringkali
disebut sebagai mass production. Tipe ini mempunyai ciri-ciri tingkat permintaan
yang sangat tinggi. Kategori dari mass production dapat dibagi 2 yaitu : (1)
quantity production dan (2) flow line production
I - 9
Quantity production termasuk produksi massa dari part tunggal pada satu
paket perlengkapan. Metode produksi melibatkan mesin standar seperti stamping
press yang dilengkapi dengan peralatan khusus. Tipe layout yang digunakan
dalam quatity production adalah process layout, seperti Gambar 2.2.(b).
Flow line production melibatkan banyak stasiun kerja yang disusun secara
berurutan. Setiap part atau perakitan bergerak melalui urutan untuk
menyelesaikan suatu produk. Stasiun kerja terdiri dari mesin produksi atau
beberapa pekerja yang dilengkapi dengan peralatan khusus. Kumpulan dari
stasiun dirancang secara khusus untuk produk untuk memaksimalkan efisiensi.
Layout seperti ini disebut product layout dan stasiun kerja disusun disepanjang
lini seperti Gambar 2.2.(d). Perpindahan part antar stasiun kerja biasanya
menggunakan conveyor.
Ciri khas dari flow line production adalah bahwa tidak ada variasi dari
produk yang dibuat. Setiap produk adalah sama dan lini disebut sebagai single
model production line. Ringkasan dari tipe fasilitas produksi dapat dijelaskan
seperti Gambar 2.3.
Gambar 2.3. Tipe dari fasilitas dan layout untuk beberapa kuantitas produksi dan varietas produk yang berbeda. (Sumber : Groover, 2001)
2.2 Masalah Perancangan dan Operasional Untuk Sistem Manufaktur
Massa.
Sistem manufaktur massa telah diterapkan sejak pergantian abad. Masalah-
masalah yang berhubungan dengan perancangan dan operasi pada sistem tersebut
I - 10
ada diantara perancangan sistem yang paling tua. Bahkan, penelitian terhadap
masalah-masalah tersebut juga masih sangat aktif saat ini. Ada empat masalah
utama dalam perancangan dan operasi pada lini pemindahan dan produksi
(Koenigsberg, 1959) :
1. Penyeimbangan lini dan penentuan jumlah stasiun kerja didalamnya.
2. Pengalokasian buffer (ruang penyimpanan) untuk inventori dalam proses.
3. Kapasitas buffer tersebut.
4. Urutan pekerjaan / tugas dalam lini.
Masalah 2 dan 3 diatas secara kolektif juga dikenal sebagai Masalah
Pengalokasian Buffer (Buffer Allocation Problem).
2.3 Masalah Alokasi Buffer (Buffer Allocation Problem).
Suatu sistem produksi dapat didesain dengan menggunakan buffer. Buffer
dalam proses produksi adalah sebuah tempat dimana barang setengah jadi
dikumpulkan dan disimpan sebelum barang tersebut diproses lebih lanjut menjadi
barang jadi. Pada umumnya tujuan menggunakan buffer adalah sebagai alat bantu
untuk memperlancar proses dari sebuah sistem.
Pada dunia industri, buffer digunakan untuk menyimpan sementara produk
setengah jadi dalam suatu proses produksi. Buffer diletakkan diantara dua stasiun
kerja yang berfungsi untuk memperlancar aliran produk setengah jadi dan
meminimasi waktu tunggu atau delay antar stasiun kerja pada proses produksi.
Pada suatu proses produksi, buffer harus dirancang dan diletakkan secara
tepat. Pemilihan lokasi dapat diteliti dengan perhitungan dan pengamatan secara
langsung. Ada beberapa masalah yang menghambat aliran antar stasiun kerja,
misal pada sebuah stasiun kerja kelebihan produk setengah jadi dari stasiun kerja
sebelumnya (blocking) atau sebaliknya sebuah stasiun kerja kekeurangan produk
setengah jadi dari stasiun sebelumnya (starving) sehingga harus menganggur, hal
ini disebabkan karena perbedaan waktu proses pada setiap stasiun kerja. Salah
satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah meletakkan buffer dengan
jumlah atau kapasitas tertentu.
Alasan-alasan mengapa buffer digunakan dalam jalur sistem produksi :
I - 11
1. Untuk mengurangi dampak dari stasiun kerja yang rusak
2. Melengkapi sebuah stasiun untuk menyuplai jalur produksi
3. Melengkapi sebuah stasiun kerja untuk meletakkan hasil produksi
4. Untuk mengijinkan waktu tunda atau waktu senggang lainnya.
5. Untuk memperkecil variasi waktu siklus.
Pada umumnya BAP (Buffer Allocation Problem) dapat dibagi menjadi
empat metodologi pendekatan yaitu : Dynamic Programming, Search Methods,
Metaheuristic dan Simulation Methods (MacGregor. J and Cruz .B.R.F; 2000).
Gambar 2.4 Diagram morfologi dari pendekatan BAP (Sumber : MacGregor. J; Cruz .B.R.F; 2000).
1) Dynamic Programming.
Adalah pendekatan logis dan sangat kuat untuk masalah BAP,
sebagaimana hal tersebut memerlukan suatu bentuk fungsi tujuan yang pada
BAP
Dynamic Programming
Search Methods
Metaheuristic
Simulation Methods
Ø M / M / 1 Kubat dan Samita, 1985 Ø Yamasita dan Suzuki, 1987 Ø Jafari dan Shantikumar, 1989 Ø M / G / 1 / K Yamashita dan Altiok, 1995 Ø Yamahita dan Onvural, 1992
...............
Ø M / M / 1 / K Altiok dan Stidham, 1983 Ø M / M / Ek / K Hillier dan So, 1991 Ø M / D / 1 / K, M / M / 1 / K Seong,et.al. 1994 Ø M / M / 1 / K Smith dan Daskalaki, 1988 Ø M / M / 1 / K Samith da Chikhale, 1995
................
Ø M / M / c / K Simulated Annealing Spinnelis, Papadopoulos,Smith.
Ø Tabu Search Ø Genetic Algoritma
Ø Soyster, Schmidt dan Rohrer, 1979 Ø Ho, Eyler dan Chien, 1979 Ø Conway, Maxwell dan Miller Ø Powell, 1992 Ø Harris dan Powell, 1999 Ø Baker, Powell dan Pike, 1990
...........
I - 12
dasarnya komplek dan tidak tertutup dan menghasilkan alokasi buffer untuk tahap
dari jaringan topologi dengan cara yang sangat alami dimana Dynamic
Programming dirancang untuk dijalankan. Ukuran performansi yang digunakan
dalam Dynamic Programming bagaimanapun juga harus memastikan batasan
asumsi agar dapat digunakan menghitung ukuran performansi secara efektif dari
jaringan topologi.
Kelemahan Dynamic Programming adalah dalam pertumbuhan
eksponensial pada jumlah langkah-langkah penyelesaian dan tingkat-tingkat yang
kemudian memerlukan suatu jumlah memori eksponensial dan oleh karena itu,
penerapannya hanya terbatas untuk topologi jaringan yang kecil dengan sedikit
alternatif buffer.
2) Search Methods.
Metode ini cenderung memecahkan peningkatan dalam jumlah vektor
buffer alternatif dengan cara memilih secara cepat melalui banyak vektor buffer
alternatif untuk menemukan hasil mana yang mendekati optimal.
Kelemahan utamanya adalah bahwa seringkali asunsi-asumsi yang sangat
membatasi haarus dibuat dengan ukuran performansi dan bahkan pendekatan
performansi harus digunakan untuk dapat membuat proses pencarian yang efektif
dan keakuratan trade-off dalam ukuran performansi untuk mencari alternatif-
alternatif buffer.
3) Metaheuristic.
Metode ini dihubungkan dengan Search Methods tetapi menggunakan
suatu rangkaian aturan yang lebih umum untuk mencari solusi-solusi yang dapat
diterapkan terhadap masalah-masalah dan pada akhirnya menemukan solusi yang
mendekati optmal. Karakteristik teknik solusi dalam bidang ini meliputi simulated
annealing, tabu search dan genetic algoritma.
Keuntungan utamanya dibandingkan dengan metode pencarian tradisional
bahwa metode ini dapat melompati penyelesaian local optimal dalam mencari
solusi global optimal. Sedangkan kelemahan utamanya adalah bahwa metode ini
tidak menggunakan struktur khusus terhadap masalah yang mungkin ada dalam
fungsi objektif dan batasan-batasan untuk memandu pencarian mereka dan oleh
I - 13
karena itu harus ”tune-up” untuk menghasilkan solusi-solusi terhadap suatu tipe
masalah tertentu.
4) Simulation Methods.
Disisi lain, metode ini menggambarkan suatu usaha untuk mendapatkan
ukuran performansi dari beberapa range dengan asumsi yang kuat (distribusi)
sehingga menjadi metode yang sangat umum.
Bagaimanapun juga, keumumannya membuat proses pencarian untuk
vektor optimal tidak mungkin atau sangat terbatas karena waktu komputasi
menjadi penghalang. Sebenarnya hal ini sangat alami pada saling ketergantungan
dalam proses pengoptimalan multi variabel BAP yang menimbulkan kesulitan
dalam penggunaan metode simulasi.
2.4 Model Simulasi
2.4.1 Definisi Simulasi
Simulasi merupakan suatu teknik meniru operasi-operasi atau proses-
proses yang terjadi dalam suatu sistem dengan bantuan perangkat komputer dan
dilandasi oleh beberapa asumsi tertentu sehingga sistem tersebut bisa dipelajari
secara ilmiah (Law and Kelton, 1991). Posisi simulasi dalam mempelajari sistem
dapat dijelaskan pada Gambar2.5.
Gambar 2.5. Cara Mempelajari Sistem (Sumber: Law and Kelton, 1991)
Sistem
Eksperimen dengan menggunakan sistem
aktual
Eksperimen dengan menggunakan model
dari sistem
Model fisik Model matematis
Solusi analitis Simulasi
I - 14
· Eksperimen dengan sistem aktual vs Eksperimen dengan model sistem.
Jika suatu sistem secara fisik memungkinkan dan tidak memakan biaya
yang besar untuk dioperasikan sesuai dengan kondisi (skenario) yang kita
inginkan maka cara ini merupakan cara yang terbaik karena hasil dari
eksperimen ini benar-benar sesuai dengan sistem yang dikaji. Namun sistem
seperti itu jarang sekali ada dan penghentian operasi sistem untuk keperluan
eksperimen akan memakan biaya yang sangat besar. Selain itu untuk sistem
yang belum ada atau sistem yang masih dalam rancangan maka eksperimen
dengan sistem aktual jelas tidak bisa dilakukan sehingga satu-satunya cara
adalah dengan menggunakan model sebagi representasi dan sistem aktual.
· Model fisik vs Model Matematis.
Model fisik mengambil dari sebagian sifat fisik dan hal-hal yang
diwakilinya, sehingga menyerupai sistem yang sebenarnya namun dalam skala
yang berbeda. Walaupun jarang dipakai, model ini cukup berguna dalam
rekayasa sistem. Dalam penelitian, model matematis lebih sering dipakai jika
dibandingkan dengan model fisik. Pada model matematis, sistem
direpresentasikan sebagai hubungan logika dan hubungan kuantitatif untuk
kemudian dimanipulasi supaya dapat dilihat bagaimana sistem bereaksi.
· Solusi Analitis vs Simulasi.
Setelah model matematis berhasil dirumuskan, model tersebut dipelajari
kembali apakah model yang telah dikembangkan dapat menjawab pertanyaan
yang berkaitan dengan tujuan mempelajari sistem. Jika model yang dibentuk
cukup sederhana maka relasi-relasi matematisnya dapat digunakan untuk
mencari solusi analitis. Jika solusi analitis bisa diperoleh dengan cukup mudah
dan efisien, maka sebaiknya digunakan solusi analitis karena metode ini
mampu memberikan solusi yang optimal terhadap masalah yang dihadapi.
Tetapi seringkali model terlalu kompleks sehingga sangat sulit untuk
diselesaikan dengan metoda-metoda analitis, maka model tersebut dapat
dipelajari dengan simulasi. Simulasi tidak menjamin memberikan hasil yang
optimal melainkan dijamin bahwa hasilnya mendekati optimal.
I - 15
2.4.2 Klasifikasi Model Simulasi.
Pada dasarnya model simulasi dikelompokkan dalam tiga dimensi yaitu
(Law and Kelton, 1991) :
a) Model Simulasi Statis dengan Model Simulasi Dinamis.
Model simulasi statis digunakan untuk mempresentasikan sistem pada saat
tertentu atau sistem yang tidak terpengaruh oleh perubahan waktu. Sedangkan
model simulasi dinamis digunakan jika sistem yang dikaji dipengaruhi oleh
perubahan waktu.
b) Model Simulasi Deterministik dengan Model Simulasi Stokastik.
Jika model simulasi yang akan dibentuk tidak mengandung variabel yang
bersifat random, maka model simulasi tersebut dikatakan sebagai simulasi
deterrninistik. Pada umumnya sistem yang dimodelkan dalam simulasi
mengandung beberapa input yang bersifat random, maka pada sistem seperti
ini model simulasi yang dibangun disebut model simulasi stokastik.
c) Model Simulasi Kontinyu dengan Model Simulasi Diskret.
Untuk mengelompokkan suatu model simulasi apakah diskret atau kontinyu,
sangat ditentukan oleh sistem yang dikaji. Suatu sistem dikatakan diskret jika
variabel sistem yang mencerminkan status sistem berubah pada titik waktu
tertentu, sedangkan sistem dikatakan kontinyu jika perubahan variabel sistem
berlangsung secara berkelanjutan seiring dengan perubahan waktu.
2.4.3 Tujuan Simulasi.
Simulasi biasanya dilakukan dengan dua tujuan yaitu (Law and Kelton,
1991):
1) Menentukan karakteristik (rata-rata, nilai minimal, nilai maksimal, variansi
dan lain-lain) variabel berdasarkan kondisi input, nilai parameter, dan
konfigurasi model yang berbeda-beda sehingga dapat dilakukan analisis
terhadap sistem dan diketahui perilakunya.
2) Membandingkan karakteristik (rata-rata, nilai minimal, nilai maksimal,
variansi, dan lain-lain) variabel berdasarkan kondisi input, nilai parameter, dan
konfigurasi model yang berbeda-beda sehingga dapat diketahui performansi
I - 16
masing-masing skenario dan memilih alternatif yang mempunyai performansi
terbaik.
2.4.4 Kelebihan dan Kelemahan Simulasi
Simulasi digunakan secara luas dan berkembang sebagai metode untuk
mempelajari sistem yang kompleks. Beberapa kelebihan yang mungkin
didapatkan dengan simulasi antara lain adalah sebagai berikut:
· Masalah yang dihadapi pada umumnya kompleks, sistem nyata dengan elemen
stokastik tidak dapat secara tepat dijelaskan dengan model matematik tetapi
dapat dievaluasi secara analitik. Sehingga seringkali hanya simulasi yang
mungkin dapat digunakan untuk menganalisanya.
· Simulasi memungkinkan kita dalam mengestimasi performansi sistem yang
ada kedalam sekumpulan rencana kondisi operasionalnya.
· Alternatif desain sistem baru (atau alternatif aturan operasional untuk sistem
tunggal) yang dapat di bandingkan dengan simulasi untuk melihat permintaan
spesifik yang paling tepat.
· Dalam simulasi kita dapat mengontrol secara lebih baik pada kondisi
percobaan pada saat percobaan berlangsung pada sistem itu sendiri.
· Simulasi memungkinkan kita untuk mempelajari sistem dengan rentang waktu
yang panjang, misalnya pada sistem ekonomi. Dalam batasan waktu, atau
alternatif untuk mempelajari pekerjaan secara detail pada sistem dengan waktu
yang diperpanjang.
Disamping memiliki kelebihan, simulasi juga memiliki beberapa
kelemahan diantaranya :
· Setiap running pada model simulasi stokastik hanya menghasilkan estimasi
karakteristik model yang sebenarnya untuk sekumpulan parameter input
tertentu. Oleh karena itu, beberapa running dan model bebas mungkin
diperlukan untuk setiap kumpulan parameter input untuk dipelajari. Dengan
alasan inilah, model simulasi secara umum tidak seoptimal dibandingkan
dengan alternatif desain sistem yang sudah pasti. Selain itu, dalam model
analitik jika dimungkinkan, sering dapat secara mudah menghasilkan
karakteristik model yang sebenarnya untuk beberapa parameter input. Oleh
I - 17
karena itu, jika sebuah model analitik valid, mungkin atau dapat dengan
mudah dikembangkan, secara umum hal ini lebih baik dan model simulasi.
· Model simulasi seringkali lebih mahal dan membutuhkan lebih banyak waktu
untuk dikembangkan.
2.4.5 Langkah-Iangkah dalam Studi Simulasi.
Studi simulasi bukanlah suatu urutan proses yang sederhana. Adapun
langkah-langkah dalam studi simulasi seperti pada Gambar 2.6. adalah sebagai
berikut (Law and Kelton, 1991) :
1) Memformulasikan masalah dan membuat rencana studi
Setiap studi harus dimulai dengan pernyataan yang jelas mengenai
cakupan obyek yang akan dipelajari dan untuk siapa hasilnya, tanpa kejelasan
pernyataan ini maka sedikit kemungkinan studi ini akan berhasil.
Rancangan sistem alternatif yang dipelajari sebaiknya digambarkan (jika
memungkinkan), dan kriteria untuk mengevaluasi kebaikan alternatif ini harus
ditentukan. Cakupan studi harus direncanakan mengenai jumlah orang, biaya,
dan waktu yang dibutuhkan dan setiap elemen studi.
2) Mengumpulkan data dan membuat model
Informasi dan data seharusnya dikumpulkan dan sistem nyata (jika ada)
dan digunakan untuk menentukan prosedur operasi dan kemungkinan
distribusi untuk variabel random yang digunakan pada model. Misalnya dalam
model suatu lini produksi, seseorang seharusnya mengumpulkan waktu proses,
waktu antar kerusakan, waktu antar perbaikan, waktu set up dari tiap-tiap
mesin serta menggunakan data tersebut untuk menentukan distribusi waktu
untuk menjadi input dari program simulasi. Jika memungkinkan, data
performansi sistem seperti, rata-rata throughput dan utilitas tiap mesin
seharusnya dikumpulkan untuk alat validasi.
Susunan model matematik dan model logika dan sistem nyata untuk
tujuan tertentu masih merupakan sebuah seni dalam ilmu pengetahuan.
Walaupun hanya sedikit peraturan tentang bagaimana bagaimana memodelkan
I - 18
proses, satu hal yang perlu diperhatikan bahwa selalu ada gagasan untuk
memulai dengan model yang hanya mendetail secara bebas, yang selanjutnya
dapat dibuat dengan cerdas.
Sebuah model seharusnya hanya berisi hal-hal yang detail dan penting
dan sebuah sistem untuk mencapai tujuan untuk apa model itu dibuat, tidak
begitu penting mengenai hubungan antar elemen dalam model dan elemen
dalam sistem. Model dengan terlalu mendetail bisa jadi akan terlalu mahal
untuk diterjemahkan ke dalam program.
ya
tidak
ya
tidak
Memformulasikan masalah dan membuat rencana studi
Mengumpulkan data dan membuat model
Valid ?
Menyusun program komputer dan verifikasi
Valid ?
Merancang eksperaimen
Merunning simulasi
Analisa hasil
Dokumentasi, pelaporan dan penerapan hasil
I - 19
Gambar 2.6 Langkah-langkah dalam studi simulasi (Sumber: Law and Kelton, 1991)
3) Validasi
Meskipun kita menyetujui bahwa validasi adalah sesuatu yang harus
dikerjakan dalam sebuah studi simulasi, ada beberapa hal dalam studi dimana
validasi hanya sebagian yang sesuai.
Dalam membangun model, penting sekali melibatkan seseorang yang
sudah terbiasa dengan operasi pada sistem nyata. Sangat dianjurkan pula untuk
berinteraksi denga pembuat keputusan. Hal ini akan meningkatkan kebenaran
dan validasi model, dan kredibilitas model dimata pembuat keputusan akan
meningkat.
4) Menyusun program komputer dan verifikasi
Pembuat model harus memutuskan program apa yang akan dipakai.
Verifikasi dilakukan untuk meneliti apakah model simulasi yang dibangun
telah di translasikan dengan benar pada program. Jika input parameter dan
struktur logika dari model telah digambarkan secara benar pada software
simulasi komputer, maka verifikasi telah selesai.
5) Running pertama program
Running ini dilakukan untuk kepentingan validasi.
6) Validasi.
Running pertama dapat digunakan untuk mengetes sensitivitas output
model dan input yang diberikan. Jika output banyak berubah, estimasi
parameter input harus ditentukan (Law & Kelton, 1991).
2.4.6 Jumlah Replikasi yang Diperlukan
Jumlah replikasi yang diperlukan dapat ditentukan dengan langkah-
langkah sebagai berikut (Law and Kelton, 1991) :
1. Tentukan nilai error relative X terhadap m yang diinginkan yaitu
X
X mg
-= dan hitung
1'
+=ggg ................................................................(2.1)
2. Tentukan jumlah replikasi awal 20 ³n
I - 20
3. Lakukan simulasi dengan 0n replikasi.
4. Hitung : n
XnX
n
iå== 1)( .................................................................................(2.2)
dan n
nSxtan
n
)(),(
2
21,1ad
--= .......................................................(2.3)
5. Jika : ')(
),( gad£
nX
n maka replikasi sudah mencukupi.
6. Jika ')(
),( gad>
nX
n tambah jumlah replikasi ( )0n dengan 1 kemudian ulangi
prosedur ini mulai dari langkah kedua (penambahan replikasi tidak harus satu
kecuali jika ingin dicari jumlah replikasi minimal yang diperlukan karena
semakin banyak replikasi akan semakin baik (strong law of large number).
dimana :
2S = variansi sampel replikasi.
21,1a
--nt = probabilitas distribusi t dengan derajat kebebasan n-1 dan
tingkat kepercayaan (1-a ) %.
X = nilai dari setiap hasil replikasi.
X = rata-rata dari hasil replikasi.
m = nilai mean harapan tingkat kepercayaan 95%.
),( and = fungsi kombinasi sebagai penentu penambahan replikasi.
g = nilai error rata-rata hasil replikasi terhadap mean.
'g = nilai error relatif rata-rata replikasi terhadap mean.
2.4.7 Memilih Distribusi Probabilistik.
Distribusi probabilistik yang digunakan dalam simulasi harus sesuai
dengan populasi yang diwakilinya, berikut ini akan dijelaskan beberapa macam
jenis distribusi kontinyu yang umum digunakan sebagai input model simulasi.
1) Gamma (α,β).
Aplikasi : waktu untuk menyelesaikan pekerjaan misalnya :
pelayanan konsumen atau perbaikan mesin.
I - 21
Fungsi densitas : ïî
ïí
ì=
---
0
)()(
/1
atb baa xex
xf
Distribusi : ïî
ïí
ì-
= å=
=
-
0
!)/(
1)(
1
0
/a
b bj
jx
jx
exF
Parameter : shape parameter α >0, scale parameter β >0
Range : [0,∞)
Mean : αβ
Variansi : αβ2
Gambar 2.7 Fungsi densitas Gamma (α,1) (Sumber: Law and Kelton, 1991)
2) Weibull (α,β)
Aplikasi : waktu untuk melaksanakan pekerjaan, waktu antar
kerusakan suatu peralatan.
Fungsi densitas : ïî
ïíì
=---
0)(
)/(1 abaaab xexxf
Distribusi : ïî
ïíì -=
-
0
1)(
)/( abxexF
Parameter : shape parameter α >0, scale parameter β >0
Range : [0,∞)
Mean : ÷øö
çèæGaa
b 1
Variansi : ïþ
ïýü
ïî
ïíì
úû
ùêë
é÷øö
çèæG-÷
øö
çèæG
22 1122
aaaab
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
I - 22
Gambar 2.8 Fungsi densitas Weibull (α,1) (Sumber: Law and Kelton, 1991)
3) Lognormal LN ( µ, σ2 )
Aplikasi : Waktu untuk melaksanakan pekerjaan.
Fungsi densitas : ïî
ïí
ì --=
0
2
)(lnexp
2
1)( 2
2
2 sm
ps
x
xxf
Distribusi : non closed form
Parameter : shape parameter σ >0, scale parameter µ Î(-∞, ∞)
Range : [0,∞)
Mean : 2/2sm+e
Variansi : )1(222 -+ ssm ee
Gambar 2.9 Fungsi densitas Lognormal (0, σ2) (Sumber: Law and Kelton, 1991)
4) Beta (α1, α2)
Aplikasi : distribusi proporsi random seperti proporsi kerusakan item
dalam pengiriman, waktu untuk menyelesaikan pekerjaan.
if x > 0 otherwise
I - 23
Fungsi densitas : ïî
ïí
ì -=
--
0
),()1(
)( 21
11 21
aa
aa
Bxx
xf
Dimana B(α1, α2) adalah fungsi Beta, yang di definisikan :
ò -- -=1
0
121121 )1(),( dtttzzB xx
Untuk semua bilangan real z1 > 0 dan z2 > 0
Distribusi : non closed form
Parameter : shape parameter α1 >0, α2 >0
Range : [0,1]
Mean : 21
1
aaa+
Variansi : )1()( 21
221
21
+++ aaaaaa
Gambar 2.10 Fungsi densitas Beta ( )21,aa (Sumber: Law and Kelton, 1991)
5) Pearson Type V PT5 (α, β)
Aplikasi : waktu untuk melaksanakan pekerjaan.
(a) (b)
(c) (d)
if 0 < x < 1 otherwise
I - 24
Fungsi densitas : îíì
=-+-
0)(
/)1( xexxf
ba
Distribusi : ïî
ïí
ì÷øö
çèæ-
=0
11
)( xF
xF G
Dimana FG (x) adalah fungsi distribusi dari Gamma
(α, 1/ β ) variabel random.
Parameter : shape parameter σ >0, scale parameter µ Î(-∞, ∞)
Range : [0,∞)
Mean : 1-a
b untuk α > 1
Variansi : )2()1( 2
2
-- aab
untuk α > 2
Gambar 2.11 Fungsi densitas Pearson 5 (α, 1) (Sumber: Law and Kelton, 1991)
6) Pearson Type VI PT6 ( α1, α2, β )
Aplikasi : Waktu untuk menyelesaikan pekerjaan.
Fungsi densitas : [ ]ïî
ïí
ì
+= +
-
0
)/(1),(
)/()( 21
1
21
1
aa
a
baabb
xB
xxf
Distribusi : ïî
ïí
ì÷÷ø
öççè
æ+=
0
)( bx
xF
xF B
Dimana )(xFB adalah fungsi distribusi dari Beta ( )21,aa
variabel random.
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
if x > 0 otherwise
I - 25
Parameter : shape parameter α1 >0, scale parameter β > 0
Range : [0,∞)
Mean : 12
1
-aba
untuk α2 > 1
Variansi : )2()1()1(
22
2
2112
---+
aaaaab
untuk α2 > 2
Gambar 2.12 Fungsi densitas Pearson 6 (α1, α2, 1) (Sumber: Law and Kelton, 1991)
Untuk memastikan kesesuaian distribusi maka distribusi teoritis yang
dihipotesakan harus diuji terlebih dahulu dengan uji-uji statistik (Walpole, 1995).
Salah satu uji kesesuaian distribusi adalah Kolmogorov-Smirnov Goodness of Fit.
Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan distribusi empiris data Xi dengan
distribusi teoritis yang dihipotesakan. Uji hipotesa yang dilakukan adalah:
H0 : Xi merupakan variable random yang berdistribusi identik dan independen
dengan fungsi distribusi teoritis tertentu F(Xi).
(a) (b)
(c) (d)
I - 26
Uji statistik yang digunakan adalah Dn yang merupakan selisih terbesar
distribusi data empiris dengan distribusi teoritis yang dihipotesakan. Dn yang
besar mengindikasikan kesesuaian yang buruk antara distribusi data empiris
dengan distribusi teoritis yang dihipotesakan sehingga mengakibatkan penolakan
H0. Langkah- langkah yang dilakukan dalam uji ini adalah sebagai berikut:
1) Tentukan fungsi distribusi empiris Fn(Xi) data aktual x1, x2, x3, ..., xn
dimana :
n
xxxF i
nå £
=)( makani
xF i =)(
2) Hitung { })()(max xFxFD nn -=
3) H0 ditolak apabila Dn > Dn’,1-α
2.4.8 Membandingkan Output Model Simulasi dengan Sistem Nyata.
Program simulasi belum bisa digunakan jika belum divalidasi, untuk
menentukan kesesuaian antara model simulasi dengan sistem nyatanya dilakukan
pengujian hipotesis kesamaan rataan dua populasi yaitu sebagai berikut :
yx
yx
H
H
mm
mm
¹
=
:
:
1
0
Uji statistik yang digunakan adalah
y
y
x
x
n
s
n
s
YXt
22'
+
-= .......................................(2.4)
H0 ditolak jika 2
1,' a
->
vtt dengan 2
)1()1(
22
22
-
+
÷÷ø
öççè
æ
++
÷÷ø
öççè
æ
÷÷ø
öççè
æ+
=
y
y
y
x
x
x
y
y
x
x
n
n
s
n
n
s
n
s
n
s
v ........................(2.5)
dengan:
X = rataan data aktual
Y = rataan data hasil simulasi.
2xs = variansi sampel data aktual
I - 27
2ys = variansi sampel hasil simulasi
xn = ukuran sampel data aktual
yn = ukuran sampel data hasil simulasi
v = derajat kebebasan
2.5 Gambaran Proses Produksi di PT. GE Lighting Indonesia.
Produksi lampu di PT. GE Lighting Indonesia ini dilakukan dalam suatu
lintasan produksi yang terdiri atas mesin-mesin yang dikelompokkan menurut
produk lampu yang akan dibuat. Adapun rincian jumlah lintasan produksi yang
digunakan untuk memproduksi lampu adalah sebagai berikut :
· Jumlah lintasan produksi yang digunakan untuk memproduksi lampu
Incandescent adalah 11 lintasan produksi.
· Jumlah lintasan produksi yang digunakan untuk memproduksi lampu
Flourescent adalah 5 lintasan produksi.
· Jumlah lintasan produksi yang digunakan untuk memproduksi lampu
Flourescent Circle Lamp adalah 2 lintasan produksi.
Proses produksi di PT. GE Lighting Indonesia menurut produk yang
dihasilkan dibagi menjadi 2, yaitu proses produksi lampu neon (fluorescent) dan
proses produksi lampu pijar (incandescent). Pada dasarnya baik bahan maupun
proses produksi pada kedua jenis produk ini hampir sama, hanya saja ada
perbedaan pada jenis glass penutup yang digunakan. Jika pada produk fluorescent
menggunakan glass terbentuk tube panjang (glass tube), tetapi pada produk
incandescent menggunakan glass berbentuk bolam (glass bulb). Sedang untuk
prosesnya, pada prinsipnya untuk kedua produk tersebut sama, hanya bentuk
mesinnya saja yang agak berbeda untuk menyesuaikan jenis lampu yang
diproduksi.
Ada dua macam bahan untuk pembuatan lampu pijar, FL dan FCL yaitu
bahan baku utama dan bahan baku penunjang.
a) Bahan baku utama.
I - 28
1) Exhaust tube.
Adalah silinder yang terbuat dari kaca berdiameter ± 2 mm yang nantinya
akan berfungsi sebagai pipa pengisi gas argon dan mercury atau vaccum,
panjangnya 91 mm.
2) Flare tube
Tabung kaca berdiameter dalam ± 10 mm, diameter luar ± 12 mm dan
panjangnya 120 mm.
3) Kawat LIW (Lead In Wire)
Kawat ini sebagai penghantar arus listrik. Kawat LIW ini terdiri dari berbagai
macam logam yaitu nikel (Ni), tembaga (Cu), Dumet (Du), dan monel. Bahan-
bahan tersebut digabung menjadi kawat LIW berbeda-beda sesuai dengan
kebutuhannya, misalnya Ni-Du-Cu, Ni-Du, dll.
4) Benang filament
Suatu media penghantar cahaya (menghasilkan cahaya) akibat adanya aliran
arus listrik dari kawat LIW. Benang filament ada 3 macam yaitu : single coil,
double coil, triple coil.
5) Mowire (Molybdenum wire)
Suatu penjepit yang digunakan untuk menjepit benang filament agar tidak
mudah terjadi hubungan singkat, digunakan hanya pada lampu pijar.
6) Glass tube
Kaca gelas berbentuk tabung yang akan digunakan sebagai kaca luar lampu
yang dicoating. Glass tube ini hanya digunakan pada pembuatan lampu FCL
dan FL. Adapun ukurannya berbeda-beda. Untuk lampu FL ada 3 tipe T8,
T10, dan T12. Angka tersebut menunjukkan diameter glass tube. Sedangkan
untuk lampu FCL hanya 1 type saja yaitu T9.
7) Glass bulb
Kaca seperti glass tube tetapi berbentuk bola yang akan digunakan sebagai
lampu luar kaca pijar. Ada delapan type yang digunakan oleh perusahaan,
yaitu PS60, H60, MG50, MG45, G45, G40, C35, A55 dan A15.
8) Socket / base
Konduktor penutup bagian bawah lampu, biassanya terbuat dari alumunium
untuk lampu pijar dan lampu FL, sedangkan lampu FCL biasanya berasal dari
I - 29
plastik. Socket atau base untuk tiap lampu pijar, FL, dan FCL berbeda-beda.
Untuk lampu pijar mempunyai jenis socket bermacam-macam, yaitu E14, E26,
E27, B15, dan B22. Untuk lampu FL base mempunyai seri G13/13 x 24,
G13/13 x 27, G13/13 x 30, G13/13 x 36, dan G13/11. Untuk lampu FCL
hanya memakai base berseri G10Q.
b) Bahan baku penunjang.
1) Coating
Suatu powder yang dicairkan, lalu disemprotkan pada permukaan glass bulb.
Campuran kimianya adalah phosphor, adhesive (CMZ), buthyl acetate, nitro
cellulose dan solactal.
2) Gas
Gas yang biasanya diisikan kedalam glass bulb adalah gas argon dan mercury.
Kegunaan dari gas-gas ini adalah untuk mendinginkan ruangan didalam lampu
pijar yang mempunyai watt yang tinggi, sehingga filament tidak cepat panas,
maka dengan adanya gas didalam glass bulb membuat filament tidak mudah
putus dan cepat mati. Biasanya lampu vaccum (yang tidak diberi gas argon
atau mercury mempunyai watt kecil yaitu 10w, 15w dan 20w. Untuk lampu
yang diisi gas argon dan mercury mempunyai watt yang tinggi yaitu :25w,
40w, 60w, 75w dan 100w.
3) Getter dan emitter
Di dalam pembuatan lampu pijar gas maupun vaccum, untuk memberikan
hasil yang baik di dalam lampu pijar yaitu untuk menangkap O2 dan uap air ke
segala arah dan bekerja pada waktu aktif. Komposisi cmpuran getter yaitu
P3N5, Nitrocellulose (Nc), MIBK (Methyl Iso Buthyl Keton), ALZR. Pada
proses pembuatan FL dan FCL dikenal dengan emmiter.
4) Semen
Perekat antara base cap/kaki lampu (socket) dengan glass bulb atau glass tube.
Komposisi semen adalah gelas bond putih dan methanol.
5) Patri
Penyambung antara socket dengan kawat penghubung ke filament. Komposisi
patri yaitu timah hitam 70% dam ZN 30%.
6) Tinta cap / marking ink
I - 30
Tinta untuk memberi identitas merk lampu, watt dan tegangan pada glass bulb
dan glass tube, contoh merknya adalah GE Lighting, DOP, Sibalec dll.
Pada penulisan ini, penulis hanya akan menyusun keterangan proses
produksi Incandescent, sesuai dengan batasan masalah yang telah dibuat pada bab
sebelumnya. Proses produksi yang ditulis meliputi 6 mesin utama proses yang
digunakan, yaitu Mesin Flare, Stem, Mounting, Sealing dan Exhaust yang
posisinya menyatu menjadi Mesin Sealex dan terakhir Mesin Basing. Sedangkan
untuk gambar unit produk yang dihasilkan setiap mesin beserta spesifikasi
lengkapnya akan dilampirkan di akhir penyusunan laporan tugas akhir ini.
Gambar 2.13 Diagram Alir Proses Produksi Incandescent (Sumber : PT. GE Lighting Indonesia)
1) Mesin Flare
Pada mesin ini, bahan baku yang menjadi input adalah flare tube dengan
panjang 1.25 m dan diameter 1.1 mm sebanyak 8 buah yang secara bersamaan
dimasukkan dalam Mesin Flare. Sedang output yang dihasilkan berupa flare
yang mempunyai bibir yang dibentuk oleh reamer.
Pada mesin ini terdapat 4 proses penting, yaitu, pemanasan terhadap flare
tube, pembentukan bibir flare oleh reamer, pendinginan flare agar tidak
FLARE MACHINE
STEM MACHINE
MOUNTING MACHINE
SEALING MACHINE
EXHAUST MACHINE
BASING MACHINE
Flare tube
Base/socket
LAMPU
exhaust tube
LIW
Glass bulb
filamen
mowire
Gas N2
Gas argon
I - 31
meleleh setelah dipanaskan, dan pemotongan menjadi flare yang siap untuk
diproses lebih lanjut.
2) Mesin Stem
Pada mesin ini ada 3 input penting yang digunakan, yaitu flare hasil output
mesin Flare, kawat LIW, dan exhaust tube. Untuk menghasilkan unit stem,
flare yang telah dikombinasikan dengan memasukkan exhaust tube, kemudian
dimasukkan ke dalam mesin Stem. Terdapat 2 proses yang cukup penting yang
terjadi di permesinan ini, yaitu proses penggabungan sekaligus pembentukan
stem dari flare dan exhaust tube dan proses pemasangan kawat LIW pada
badan flare. Kedua proses ini dilakukan dengan cara pemanasan agar dapat
dibentuk sesuai spesifikasi yang diinginkan
3) Mesin Mounting
Output dari Mesin Stem kemudian masuk ke Mesin Mounting untuk diproses
bersama dengan kawat mowire dan filamen. Ada 3 proses penting yang terjadi
di mesin ini, yaitu:
· Pemasangan mowire sebagai penyangga filament
· Pemasangan filamen lampu, dan
· Proses pencelupan filamen ke dalam larutan phosphor yang bertujuan
untuk mencegah masuknya impurity atau kotoran ke dalam filamen dan
juga untuk membuat warna cahaya lampu menjadi lebih bagus.
4) Mesin Sealing
Proses selanjutnya dilakukan di mesin Sealing. Di mesin ini terdapat 3 proses
utama yaitu memasukkan glass bulb ke dalam hasil mounting yang sudah
terpasang pada mesin sealing, kemudian pemberian merek lampu pada ujung
atas glass bulb disertai pemanasan agar merek tersebut tidak luntur, dan proses
pemotongan glass bulb sesuai dengan bentuk yang telah ditetapkan
perusahaan.
5) Mesin Exhausting
Tujuan utama dari proses di mesin ini adalah untuk menghilangkan kotoran
yang ada di dalam glass bulb dengan cara pemanasan dan pendinginan
(vacuum) dan kemudian disemprot gas Nitrogen (N2).
6) Mesin Basing
I - 32
Dari proses di Mesin Exhausting sebenarnya produk lampu itu sendiri sudah
dapat dikatakan jadi, hanya dari segi bentuk dan ergonomisasi penggunaan
belum memenuhi standar. Output dari Mesin Exhausting masuk ke Mesin
Basing untuk dipasangi socket. Pemasangan soket pada lampu terdiri atas dua
hal penting, yaitu perekatan soket pada lampu oleh lem yang ada pada soket
yang dipanasi, dan penyolderan kawat LIW pada soket.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan menentukan ulang alokasi buffer untuk
meningkatkan throughput lini produksi. Dalam bab ini akan diuraikan mengenai
tahapan-tahapan yang dilalui dalam penelitian untuk mencapai tujuan tersebut.
3.1 Studi Lapangan.
Pada tahap ini akan dilakukan studi pendahuluan terhadap objek yang akan
diteliti. Penelitian yang akan dilakukan mengambil objek di PT. GE Lighting
Indonesia yang bergerak dalam produksi pembuatan lampu. Penelitian ini
difokuskan pada Line 4 departemen produksi Incandescent yang memproduksi
lampu type G40.
3.2 Studi Literatur.
Studi literatur dilakukan untuk mendalami materi–materi yang akan
membantu merumuskan permasalahan dan juga dalam penyelesaian
permasalahan.
3.3 Perumusan Masalah.
Masalah yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah bagaimana
menentukan ulang alokasi buffer untuk meningkatkan throughput lini produksi ?
3.4 Penetapan Tujuan dan Manfaat Penelitian.
I - 33
Penetapan tujuan penelitian perlu dilakukan karena tujuan tersebut dapat
memberikan arahan bagi peneliti untuk mencapai sasaran yang diinginkan. Tujuan
utama dari penelitian ini adalah untuk menentukan ulang alokasi buffer.
Sedangkan manfaat utama dari penelitian ini adalah meningkatkan throughput lini
produksi.
tidak
tidak
ya
ya
Mulai
Studi Literatur Studi Lapangan
Perumusan Masalah
Penetapan Tujuan dan Manfaat Penelitian
Karakterisasi Sistem
Pemilihan Model Penyelesaian Masalah
Pengumpulan Data
Penentuan Pola Distribusi Frekuensi Data
Pembangunan Model Dalam Bahasa Simulasi
Running Simulasi
Analisis dan Interpretasi Hasil
Verifikasi
Model simulasi valid ?
Desain Eksperimen
I - 34
Gambar 3.1 Diagram alir metodologi penelitian
3.5 Karakterisasi Sistem
Tujuan dari karakterisasi sistem adalah untuk memperjelas permasalahan
yang akan dipecahkan, sehingga akan mempermudah dalam menentukan metode
penyelesaian masalah yang sesuai. Selain itu dengan karakterisasi sistem juga
akan mempermudah dalam mengumpulkan data yang benar-benar diperlukan
untuk menyelesaikan permasalahan.
Secara umum line 4 departement produksi incandescent PT. GE Lighting
Indonesia terdiri dari 5 buah mesin (Mesin Flare, Mesin Stem, Mesin Mounting,
Mesin Sealex, Mesin Basing) yang tersusun secara serial. Diantara mesin terdapat
buffer penyangga dengan kapasitas tertentu, jadi dalam kasus ini ada 4 buah
buffer.
Unit bahan baku datang dari luar lini produksi dan mulai diproses pada
mesin yang pertama yaitu Mesin Flare dengan waktu proses T1 yang memiliki
distribusi tertentu, kemudian bergerak menuju buffer 1, kemudian bergerak ke
Mesin Stem dengan waktu perpindahan t1 yang memiliki distribusi tertentu,
kemudian bergerak melalui semua buffer dan mesin sesuai dengan urutan yang
telah ditetapkan.
Setiap mesin memiliki 4 status yaitu : operasi, dalam perbaikan, blocking
dan starving. Waktu antar kerusakan mesin adalah Xi dengan distribusi tertentu,
sedangkan waktu perbaikan tiap mesin adalah Ri yang memiliki distribusi tertentu
Jika sebuah mesin mengalami kerusakan atau sedang dalam perbaikan maka
mesin tersebut tidak dapat beroperasi sampai selesai diperbaiki. Jika sebuah mesin
yang akan mulai beroperasi dan buffer setelah mesin tersebut penuh (Ci adalah
kapasitas buffer i), maka mesin tersebut tidak dapat beroperasi atau biasa disebut
I - 35
dengan status blocked. Demikian juga jika sebuah mesin yang akan mulai
beroperasi dan buffer sebelum mesin tersebut kosong, maka mesin tersebut tidak
dapat beroperasi atau biasa disebut dengan status starved.
Sedangkan permasalahan yang akan dipecahkan dalam penelitian ini
adalah bagaimana menentukan ulang kapasitas buffer untuk meningkatkan
throughput lini produksi. Hasil dari karakterisasi sistem dapat dilihat pada
Gambar 3.2
Gambar 3.2 Karakterisasi sistem Line 4 departement Incandescent PT. GE
Lighting Indonesia.
Keterangan gambar :
· T1 = Waktu proses di Mesin Flare.
· T2 = Waktu proses di Mesin Stem.
· T3 = Waktu proses di Mesin Mounting.
· T4 = Waktu proses di Mesin Sealex.
· T5 = Waktu proses di Mesin Basing.
· X1 = Waktu antar kerusakan di Mesin Flare.
· X2 = Waktu antar kerusakan di Mesin Stem.
· X3 = Waktu antar kerusakan di Mesin Mounting.
· X4 = Waktu antar kerusakan di Mesin Sealex.
· X5 = Waktu antar kerusakan di Mesin Basing.
· R1 = Waktu perbaikan Mesin Flare.
· R2 = Waktu perbaikan Mesin Stem.
· R3 = Waktu perbaikan Mesin Mounting.
· R4 = Waktu perbaikan Mesin Sealex.
C1
t1
R1 X1
T1
M. Basing M. Sealex M. Mounting M. Stem M. Flare
C2
t2
R2 X2
T2
C3
t3
R3 X3
T3
C4
t4
R4 X4
T4 R5 X5
T5
I - 36
· R5 = Waktu perbaikan Mesin Basing.
· C1 = Kapasitas buffer 1.
· C2 = Kapasitas buffer 2.
· C3 = Kapasitas buffer 3.
· C4 = Kapasitas buffer 4.
· t1 = Waktu perpindahan dari buffer 1 ke Mesin Stem.
· t2 = Waktu perpindahan dari buffer 2 ke Mesin Mounting.
· t3 = Waktu perpindahan dari buffer 3 ke Mesin Sealex.
· t4 = Waktu perpindahan dari buffer 4 ke Mesin Basing.
3.6 Pemilihan Metode Penyelesaian Masalah
Masalah alokasi buffer atau biasa disebut Buffer Allocation Problem
(BAP) adalah permasalahan yang komplek dan stokastik karena melibatkan unsur-
unsur yang tidak pasti seperti faktor kerusakan mesin dan juga variasi waktu
proses.
Pada umumnya ada beberapa metode penyelesaian untuk BAP diantaranya
: Dynamic Programming, Search Methods, Metaheuristic dan Simulation
Methods. (Smith. MacGregor. J; Cruz .B.R.F; 2000).
Berikut ini adalah beberapa jurnal yang membahas tentang BAP dan juga
kelemahan-kelemahan yang ada pada metode tersebut sehingga tidak dapat
digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dalam penelitian ini :
1) Dynamic Programming ( A.C. Diamantidis dan C.T. Papadopoulos; 2004)
Metode ini tidak dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada
penelitian ini karena beberapa hal berikut ini :
a. Metode ini mengasumsikan bahwa semua mesin memiliki waktu proses
yang identik dan tetap. Sedangkan pada sistem yang diamati, waktu proses
tiap mesin bervariasi dan berbeda satu sama lain.
b. Metode ini dipakai untuk model lini produksi yang reliable, artinya mesin
tidak diijinkan mengalami kerusakan. Sedangkan pada sistem yang
diamati, kondisi mesin adalah unreliable artinya ada waktu kerusakan
pada tiap mesin.
2) Metaheuristic
I - 37
a) Simulated Anealing dan Algoritma Genetic ( Diomidis Spinellis dan C.T.
Papadopoulos; 2000)
Metode ini tidak dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada
penelitian ini karena beberapa hal berikut ini :
1. Walaupun metode ini dapat digunakan untuk model lini produksi
dengan waktu proses tiap mesin yang berbeda, tetapi masih
menggunakan asumsi bahwa waktu proses berdistribusi eksponensial.
Sedangkan pada sistem yang diamati, waktu proses tiap mesin belum
tentu berdistribusi eksponensial.
2. Metode ini digunakan untuk model lini produksi yang reliable, artinya
mesin tidak diijinkan mengalami kerusakan. Sedangkan pada sistem
yang diamati, kondisi mesin adalah unreliable artinya ada waktu
kerusakan tiap mesin.
b) Algoritma Heuristik ( D. Seong, S.Y. Chang dan Y. Hong; 1995)
Metode ini tidak dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada
penelitian ini karena beberapa hal berikut ini :
Walaupun metode ini dapat digunakan untuk model lini produksi yang
unreliable dan juga waktu proses tiap mesin yang berbeda, tetapi masih
menggunakan asumsi bahwa waktu proses, waktu antar kerusakan dan
waktu antar perbaikan berdistribusi eksponensial. Sedangkan pada sistem
yang diamati data waktu tersebut belum tentu berdistribusi eksponensial.
Pada penelitian ini metode penyelesaian BAP yang digunakan adalah
melalui pendekatan simulasi dengan alasan-alasan sebagai berikut :
1) Tidak ditemukan model yang representatif dan valid yang sesuai dengan
sistem yang diamati.
2) Sulit membangun model yang valid dan representatif terhadap sistem yang
diamati.
3) Sistem yang diamati tergolong sistem yang stokastik karena melibatkan
faktor-faktor yang tidak pasti yaitu faktor kerusakan mesin dan variasi waktu
proses.
I - 38
4) Jumlah variabelnya relatif banyak dan bersifat stokastik (ada 5 buah mesin dan
setiap mesin memiliki 3 variabel yaitu : waktu proses, waktu antar kerusakan,
waktu antar perbaikan).
3.7 Pengumpulan Data
Pada tahap ini dimulai dengan mengidentifikasi data-data yang
dibutuhkan sebagai pendukung untuk menyelesaikan masalah. Adapun data-data
yang dibutuhkan adalah :
· Data waktu proses tiap mesin.
· Data waktu antar kerusakan tiap mesin.
· Data waktu perbaikan tiap mesin.
· Data waktu perpindahan material WIP
· Kapasitas buffer awal.
· Throughput lini produksi.
3.8 Penentuan Pola Distribusai Frekuensi Data
Distribusi probabilistik yang digunakan dalam simulasi harus sesuai
dengan populasi yang diwakilinya, untuk memastikan kesesuaian maka distribusi
teoritis yang dihipotesakan harus diuji terlebih dahulu dengan uji-uji statistik
(Walpole, 1995).
Untuk menentukan pola distribusi frekuensi data langkah-langkah yang
perlu dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Menentukan rentang, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil.
b. Menentukan banyaknya kelas interval dengan menggunakan aturan Sturges
yaitu :
Banyak kelas = 1 + (3.322)log N ....................................(3.1)
c. Menentukan panjang kelas interval. Ditentukan dengan membagi rentang
kelas dengan jumlah kelas.
d. Menentukan frekwensi tiap-tiap kelas.
e. Membuat grafik distribusi.
f. Melakukan uji distribusi dengan menggunakan Kolmogrov-Smirnov Goodness
of Fit. Pengujian ini dilakukan untuk membandingkan distribusi empiris
I - 39
data Xi dengan distribusi teoritis yang dihipotesakan. Uji hipotesa yang
dilakukan adalah:
H0 : Xi merupakan variable random yang berdistribusi identik dan independen
dengan fungsi distribusi teoritis tertentu F(Xi).
Uji statistik yang digunakan adalah Dn yang merupakan selisih terbesar
distribusi data empiris dengan distribusi teoritis yang dihipotesakan. Dn yang
besar mengindikasikan kesesuaian yang buruk antara distribusi data empiris
dengan distribusi teoritis yang dihipotesakan sehingga mengakibatkan
penolakan H0. Langkah- langkah yang dilakukan dalam uji ini adalah sebagai
berikut:
4) Tentukan fungsi distribusi empiris Fn(Xi) data aktual x1, x2, x3, ..., xn
dimana :
n
xxxF i
nå £
=)( makani
xF i =)(
5) Hitung { })()(max xFxFD nn -=
6) H0 ditolak apabila Dn > Dn’,1-α
Untuk selanjutnya perhitungan pola distribusi data dilakukan dengan bantuan
software statfit.
3.9 Pembangunan Model Dalam Bahasa Simulasi
Pembangunan model simulasi pada penelitian ini menggunakan software
Promodel 4.0. Dalam pembangunan model simulasi line 4 departement
Incandescent diperlukan adanya data input model diantaranya : waktu proses tiap
mesin, waktu antar kerusakan tiap mesin, waktu perbaikan tiap mesin, waktu
perpindahan part / material, kapasitas buffer awal, urutan proses dan juga logika
perilaku sistem. Langkah –langkah membangun model simulasi pada line 4
departement Incandescent adalah sebagai berikut :
1. Membangun “Location”
2. Membangun “Entity”
3. Membangun “Proccess” dan “Routing”
4. Membangun “Arrival”
5. Running program simulasi
I - 40
3.10 Verifikasi
Verifikasi dilakukan untuk meneliti apakah model simulasi yang dibangun
telah di translasikan dengan benar di software simulasi promodel 4.0. Jika input
parameter dan struktur logika dari model telah digambarkan secara benar di
software simulasi promodel 4.0., maka verifikasi telah selesai.
3.11 Validasi
Validasi dilakukan dengan menentukan apakah model simulasi yang
dibangun telah sesuai dengan sistem yang sebenarnya. Model simulasi dikatakan
sudah valid apabila sudah dapat menggambarkan keadaan sistem nyata.
Perbandingan yang digunakan sebagai parameter adalah jumlah throughput lini
produksi aktual dengan hasil running produksi model simulasi untuk kapasitas
buffer awal.
yx
yx
H
H
mm
mm
¹
=
:
:
1
0
Uji statistik yang digunakan adalah
y
y
x
x
n
s
n
s
YXt
22'
+
-= ...........................................(3.2)
H0 ditolak jika 2
1,' a
->
vtt dengan 2
)1()1(
22
22
-
+
÷÷ø
öççè
æ
++
÷÷ø
öççè
æ
÷÷ø
öççè
æ+
=
y
y
y
x
x
x
y
y
x
x
n
n
s
n
n
s
n
s
n
s
v ........................(3.3)
dengan:
X = rataan data aktual
Y = rataan data hasil simulasi.
2xs = variansi sampel data aktual
2ys = variansi sampel hasil simulasi
xn = ukuran sampel data aktual
I - 41
yn = ukuran sampel data hasil simulasi
v = derajat kebebasan
3.12 Desain Eksperimen dan Running Simulasi
Desain eksperimen dilakukan dengan mengubah kapasitas buffer
kemudian me-running simulasi. Kemudian dari hasil running simulasi tersebut
dipilih alternatif kapasitas buffer yang memberikan hasil terbaik. Cara ini biasa
disebut dengan “trial and error”.
Pada tahap ini juga akan disimulasikan model line 4 departemen
Incandescent di PT. GE Lighting Indonesia tetapi tanpa buffer penyangga diantara
mesin. Kemudian hasil dari running simulasi tersebut akan dibandingkan dengan
hasil running simulasi dengan kapasitas buffer awal dan juga hasil running
simulasi dengan alternatif kapasitas buffer yang terbaik.
3.13 Analisis dan Interpretasi Hasil
Pada tahap ini dilakukan analisis dan interpretasi terhadap hasil
pengolahan data yang dilakukan.
3.14 Kesimpulan dan Saran
Dari analisis yang telah dilakukan maka langkah berikutnya adalah
menarik kesimpulan. Bab ini juga berisi saran-saran yang diberikan kepada
perusahaan dan untuk penelitian selanjutnya.
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
4.1 Pengumpulan Data.
Data-data yang digunakan dalam penentuan ulang alokasi buffer ini adalah
waktu proses tiap mesin, waktu antar kerusakan tiap mesin, waktu perbaikan tiap
mesin, waktu perpindahan part / material, kapasitas buffer awal, throughput lini
produksi. Masing-masing data tersebut dijelaskan sebagai berikut :
I - 42
4.1.1 Waktu Proses Tiap Mesin, Waktu Antar Kerusakan Tiap Mesin,
Waktu Perbaikan Tiap Mesin, Waktu Perpindahan Part / Material.
Waktu proses adalah waktu yang diperlukan untuk menghasilkan 1 unit
output. Waktu proses tiap mesin diukur berdasarkan selang waktu keluar antar
output. Pengukuran dilakukan secara manual yaitu dengan menggunakan
stopwatch. Data waktu proses tiap mesin dapat dilihat pada lampiran 1.
Waktu antar kerusakan adalah lamanya selang waktu antara kejadian
kerusakan mesin dan kerusakan berikutnya. Data waktu antar kerusakan tiap
mesin dalam satuan menit dikonversikan ke detik untuk menyamakan dengan
satuan waktu proses dapat dilihat pada lampiran 2.
Waktu perbaikan adalah lamanya waktu yang diperlukan untuk
memperbaiki suatu kerusakan pada setiap mesin. Data waktu perbaikan tiap mesin
dalam satuan menit dikonversikan ke detik untuk menyamakan dengan satuan
waktu proses dapat dilihat pada lampiran 3.
Waktu perpindahan material adalah waktu yang diperlukan suatu part
untuk bergerak dari satu lokasi ke lokasi yang lain misalnya dari Buffer1 ke
Mesin Stem, dari Buffer2 ke Mesin Mounting dan seterusnya. Data waktu
perpindahan material dapat dilihat pada lampiran 4.
4.1.2 Kapasitas Buffer Awal.
Kapasitas buffer adalah seberapa banyak unit part yang dapat di tampung
pada suatu buffer. Buffer yang digunakan pada lini produksi di PT. GE Lighting
Indonesia berupa bak penampung yang ditempatkan diantara mesin. Data
kapasitas buffer awal pada line 4 departement Incandescent PT. GE Lighting
Indonesia dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Kapasitas buffer awal line 4 departement
Incandescent PT. GE Lighting Indonesia.
Buffer Kapasitas (unit) Buffer1 1225 Buffer2 915 Buffer3 820 Buffer4 545
(Sumber : PT. GE Lighting Indonesia.)
4.1.3 Throughput Lini Produksi.
I - 43
Throughput lini produksi adalah jumlah keluaran yang dapat dihasilkan
suatu lini produksi tiap satu satuan waktu. Pada PT. GE Lighting Indonesia
penghitungan throughput dilakukan setiap shift (8 jam). Data Throughput pada
line 4 departement Incandescent dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Data throughput line 4 departement Incandescent PT. GE Lighting.
NO Throughput
(unit) NO
Throughput (unit)
NO Throughput
(unit) NO
Throughput (unit)
1 10.335 21 9.070 41 9.770 61 8.230
2 10.270 22 9.200 42 9.770 62 9.855
3 9.205 23 7.740 43 9.825 63 8.705
4 10.805 24 9.835 44 10.530 64 8.265
5 9.400 25 9.055 45 10.255 65 10.640
6 8.020 26 8.720 46 8.400 66 9.020
7 9.640 27 7.990 47 8.495 67 9.405
8 7.520 28 9.325 48 8.480 68 10.085
9 9.870 29 11.000 49 9.335 69 8.795
10 8.485 30 9.420 50 8.490 70 10.040
11 1.500 31 9.020 51 10.325 71 10.145
12 8.290 32 8.620 52 10.145 72 10.385
13 7.675 33 9.080 53 8.975 73 7.960
14 10.375 34 9.075 54 8.570 74 10.815
15 10.700 35 9.140 55 9.800 75 10.280
16 8.530 36 9.650 56 8.160 76 9.460
17 8.330 37 8.390 57 9.475 77 9.675
18 9.715 38 10.700 58 10.975 78 8.010
19 10.340 39 9.280 59 9.875 79 8.135
20 10.790 40 7.950 60 8.740 80 8.240 (Sumber : PT. GE Lighting Indonesia.)
4.2 Pengolahan Data.
4.2.1 Uji Distribusi
Untuk membangun model simulasi diperlukan sebuah input model
simulasi yaitu berupa distribusi dari variabel-variabel waktu yang terlibat. Maka
berdasarkan data waktu yang telah diperoleh kemudian dilakukan pengujian
distribusi. Pengujian distribusi pada penelitian ini dilakukan menggunakan
software statfit.
1) Waktu Proses Mesin Flare.
I - 44
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 200
Minimum : 1,30 detik.
Maksimum : 1,83 detik.
Rata-rata : 1,5609 detik.
Standar deviasi : 0,112371 detik.
Variansi : 0,0126273 detik.
Gambar 4.1 Grafik distribusi waktu proses Mesin Flare. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu proses Mesin Flare berdistribusi : Beta, Weibull dan
Pearson5.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. proses M. Flare berdistribusi Beta (min=1; max=1,83; p=6,95; q=3,33)
H0-2 : W. proses M. Flare berdistribusi Weibull (α=5,68; β=0,606)
H0-3 : W. proses M. Flare berdistribusi Pearson5 (α=20,7; β=11,1)
H1-1 : W. proses M. Flare tidak berdistribusi Beta(min=1;max=1,83; p=6,95; q=3,33)
H1-2 : W. proses M. Flare tidak berdistribusi Weibull (α=5,68; β=0,606)
H1-3 : W. proses M. Flare tidak berdistribusi Pearson5 (α=20,7; β=11,1)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 200
: KS tabel = 0,0952
Tabel 4.3 Tabel hasil pengujian distribusi waktu proses Mesin Flare.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0645 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,0531 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,132 Tolak H0-3, terima H1-3
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
I - 45
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-2 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-2 yaitu waktu proses Mesin Flare berdistribusi
Weibull ( α=5,68; β=0,606).
2) Waktu Proses Mesin Stem.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 200
Minimum : 1,60 detik.
Maksimum : 1,95 detik.
Rata-rata : 1,77125 detik.
Standar deviasi : 0,0818317 detik.
Variansi : 0,0066942 detik.
Gambar 4.2 Grafik distribusi waktu proses Mesin Stem. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu proses Mesin Stem berdistribusi : Beta, Weibull,
Lognormal dan Pearson5.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. proses M. Stem berdistribusi Beta (min=1; max=1,95; p=14,5; q=3,37)
H0-2 : W. proses M. Stem berdistribusi Weibull (α=10,7; β=0,808)
H0-3 : W. proses M. Stem berdistribusi Lognormal (a=0,265; b=0,108)
H0-4 : W. proses M. Stem berdistribusi Pearson5 (α=85,7; β=65,3)
H1-1 : W. proses M. Stem tidak berdistribusi Beta(min=1;max=1,95;p=14,5;q=3,37)
H1-2 : W. proses M. Stem tidak berdistribusi Weibull (α=10,7; β=0,808)
H1-3 : W. proses M. Stem tidak berdistribusi Lognormal (a=0,265; b=0,108)
H1-4 : W. proses M. Stem tidak berdistribusi Pearson5 (α=85,7; β=65,3)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 200
I - 46
: KS tabel = 0,0952
Tabel 4.4 Tabel hasil pengujian distribusi waktu proses Mesin Stem.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0755 Terima H0-1, tolak H0-1 2. H0-2 0,0677 Terima H0-2, tolak H0-2 3. H0-3 0,0833 Terima H0-3, tolak H0-3 4. H0-4 0,0856 Terima H0-4, tolak H0-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-2 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-2 yaitu waktu proses Mesin Stem berdistribusi
Weibull ( α=10,7; β=0.808).
3) Waktu Proses Mesin Mounting.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 200
Minimum : 1,8 detik.
Maksimum : 2,14 detik.
Rata-rata : 1,97965 detik.
Standar deviasi : 0,072821 detik.
Variansi : 0,00530298 detik.
Gambar 4.3 Grafik distribusi waktu proses Mesin Mounting. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu proses Mesin Mounting berdistribusi : Weibull,
Lognormal dan Pearson5.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. proses M. Mounting berdistribusi Weibull (α=15,2; β=1,01)
H0-2 : W. proses M. Mounting berdistribusi Beta (min=1; max=2,14; p=21,9; q=3,59)
H0-3 : W. proses M. Mounting berdistribusi Pearson5 (α=177; β=172)
H1-1 : W. proses M. Mounting tidak berdistribusi Weibull (α=15,2; β=1,01)
H1-2 : W. proses M.Mounting tidak berdistribusi Beta(min=1;max=2,14;p=21,9;q=3,59)
I - 47
H1-3 : W. proses M. Mounting tidak berdistribusi Pearson5 (α=177; β=172)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 200
: KS tabel = 0,0952
Tabel 4.5 Tabel hasil pengujian distribusi waktu proses Mesin Mounting.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0814 Terima H0-1, tolak H0-1 2. H0-2 0,0865 Terima H0-2, tolak H0-2 3. H0-3 0,0809 Terima H0-3, tolak H0-3
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu proses Mesin Stem berdistribusi
Pearson5 ( α=177; β=172 ).
4) Waktu Proses Mesin Sealex.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 200
Minimum : 1,9 detik.
Maksimum : 2,5 detik.
Rata-rata : 2,16735 detik.
Standar deviasi : 0,132029 detik.
Variansi : 0,0174316 detik.
Gambar 4.4 Grafik distribusi waktu proses Mesin Sealex. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu proses Mesin Sealex berdistribusi : Gamma, Beta,
Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. proses M. Sealex berdistribusi Gamma (α=77,7; β=0,015)
I - 48
H0-2 : W. proses M. Sealex berdistribusi Beta (min=1; max=2,5; p14,8; q=4,21)
H0-3 : W. proses M. Sealex berdistribusi Weibull (α=9,61; β=1,23)
H1-1 : W. proses M. Sealex tidak berdistribusi Gamma (α=77,7; β=0,015)
H1-2 : W. proses M. Sealex tidak berdistribusi Beta (min=1; max=2,5; p14,8; q=4,21)
H1-3 : W. proses M. Sealex tidak berdistribusi Weibull (α=9,61; β=1,23)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 200
: KS tabel = 0,0952
Tabel 4.6 Tabel hasil pengujian distribusi waktu proses Mesin Sealex.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0779 Terima H0-1, tolak H0-1 2. H0-2 0,0618 Terima H0-2, tolak H0-2 3. H0-3 0,0567 Terima H0-3, tolak H0-3
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu proses Mesin Sealex berdistribusi
Weibull ( α=9,6; β=1,23 ).
5) Waktu Proses Mesin Basing.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 200
Minimum : 1,53 detik.
Maksimum : 2,0 detik.
Rata-rata : 1,7702 detik.
Standar deviasi : 0,107493 detik.
Variansi : 0,0115547 detik.
Gambar 4.5 Grafik distribusi waktu proses Mesin Basing. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
I - 49
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu proses Mesin Basing berdistribusi : Weibull dan
pearson5.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. proses M. Basing berdistribusi Weibull (α=7,95; β=0,817)
H0-2 : W. proses M. Basing berdistribusi Pearson5 (α=49; β=37)
H1-1 : W. proses M. Basing tidak berdistribusi Weibull (α=7,95; β=0,817)
H1-2 : W. proses M. Basing tidak berdistribusi Pearson5 (α=49; β=37)
· Kolmogrov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 200
: KS tabel = 0,0952
Tabel 4.7 Tabel hasil pengujian distribusi waktu proses Mesin Basing.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0755 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,0766 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS prrhitungan H0-1 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-1 yaitu waktu proses Mesin Basing berdistribusi
Weibull ( α=7,95, β=0,817 ).
6) Waktu antar kerusakan Mesin Flare.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 60
Minimum : 1.800 detik.
Maksimum : 6.900 detik.
Rata-rata : 3.805 detik.
Standar deviasi : 1.240,62 detik.
Variansi : 1.539.130 detik.
Gambar 4.6 Grafik distribusi waktu antar kerusakan Mesin Flare.
I - 50
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu antar kerusakan Mesin Flare berdistribusi : Weibull
dan Gamma.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : Waktu antar kerusakan M. Flare berdistribusi Weibull (α=1,69; β=2.280)
H0-2 : Waktu antar kerusakan M. Flare berdistribusi Gamma (α=234 β=858)
H1-1 : Waktu antar kerusakan M.Flare tidak berdistribusi Weibull(α=1,69;β=2.280)
H1-2 : Waktu antar kerusakan M. Flare tidak berdistribusi Gamma (α=234; β=858)
· Kolmogrov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 60
: KS tabel = 0.172
Tabel 4.8 Tabel hasil pengujian distribusi waktu antar kerusakan Mesin Flare.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,103 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,123 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-1 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-1 yaitu waktu antar kerusakan Mesin Flare
berdistribusi Weibull ( α=1,69; β=2.280 ).
7) Waktu antar kerusakan Mesin Stem.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 58
Minimum : 2.700 detik.
Maksimum : 9.600 detik.
Rata-rata : 5.875,86 detik.
Standar deviasi : 1.640,32 detik.
Variansi : 2.690.640 detik.
I - 51
Gambar 4.7 Grafik distribusi waktu antar kerusakan Mesin Stem. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu antar kerusakan Mesin Stem berdistribusi : Weibull
dan Gamma.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. antar kerusakan M. Stem berdistribusi Weibull (α=2,1; β=3.630 )
H0-2 : W. antar kerusakan M. Stem berdistribusi Gamma (α=324; β=979)
H1-1 : W. antar kerusakan M. Stem tidak berdistribusi Weibull (α=2,1; β=3.630)
H1-2 : W. antar kerusakan M. Stem tidak berdistribusi Gamma (α=324; β=979)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 58
: KS tabel = 0,175
Tabel 4.9 Tabel hasil pengujian distribusi waktu antar kerusakan Mesin Stem.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0704 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,101 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-1 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-1 yaitu waktu antar kerusakan Mesin Stem
berdistribusi Weibull ( α=2,1; β=3.630 ).
8) Waktu antar kerusakan Mesin Mounting.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 48
Minimum : 4.500 detik.
Maksimum : 11.400 detik.
Rata-rata : 7.562,5 detik.
I - 52
Standar deviasi : 1.595,82 detik.
Variansi : 2.546.650 detik.
Gambar 4.8 Grafik distribusi waktu antar kerusakan Mesin Mounting. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu antar kerusakan Mesin Mounting berdistribusi :
Weibull dan Gamma.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. antar kerusakan M. Mounting berdistribusi Weibull (α=2,11;β= 3.520)
H0-2 : W. antar kerusakan M. Mounting berdistribusi Gamma (α=348; β= 880)
H1-1 : W. antar kerusakan M. Mounting tidak berdistribusi Weibull(α=2,11;β=3.520)
H1-2 : W. antar kerusakan M. Mounting tidak berdistribusi Gamma (α=348;β= 880)
· Kolmogrov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 48
: KS tabel = 0,192
Tabel 4.10 Tabel hasil pengujian distribusi W. antar kerusakan Mesin Mounting.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,0829 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,126 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-1 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-1 yaitu waktu antar kerusakan Mesin Mounting
berdistribusi Weibull ( α=2,11; β=3.520 ).
9) Waktu antar kerusakan Mesin Sealex.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 54
Minimum : 3.600 detik.
Maksimum : 11.400 detik.
I - 53
Rata-rata : 7.700 detik.
Standar deviasi : 1.835,5 detik.
Variansi : 3.369.060 detik.
Gambar 4.9 Grafik distribusi waktu antar kerusakan Mesin Sealex. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu antar kerusakan Mesin Sealex berdistribusi : Weibul.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. antar kerusakan M. Sealex berdistribusi Weibull (α=2,58;β=4.690)
H1-1 : W. antar kerusakan M. Sealex tidak berdistribusi Weibull(α=2,58;β= 4.690)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 54
: KS tabel = 0,181
Tabel 4.11 Tabel hasil pengujian distribusi waktu antar kerusakan Mesin Sealex.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,115 Terima H0-1, tolak H1-1
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
10) Waktu antar kerusakan Mesin Basing.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 57
Minimum : 3.000 detik.
Maksimum : 8.700 detik.
Rata-rata : 5.626,32 detik.
Standar deviasi : 1.291,94 detik.
Variansi : 1.669.120 detik.
I - 54
Gambar 4.10 Grafik distribusi waktu antar kerusakan Mesin Basing. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu antar kerusakan Mesin Basing berdistribusi : Weibull
dan Gamma.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. antar kerusakan M. Basing berdistribusi Weibull(α=2,27;β=3.010)
H0-2 : W. antar kerusakan M. Basing berdistribusi Gamma (α=414; β=635)
H1-1 : W. antar kerusakan M. Basing tidak berdistribusi Weibull(α=2,27;β=3.010)
H1-2 : W. antar kerusakan M. Basing tidak berdistribusi Gamma (α=414;β=635)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 57
: KS tabel = 0,177
Tabel 4.12 Tabel hasil pengujian distribusi w. antar kerusakan Mesin Basing.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,102 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,144 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-1 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-1 yaitu waktu antar kerusakan Mesin Basing
berdistribusi Weibull ( α=2,27; β=3.010 ).
11) Waktu perbaikan Mesin Flare.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 60
Minimum : 300 detik.
Maksimum : 2.400 detik.
Rata-rata : 1.305 detik.
I - 55
Standar deviasi : 502,679 detik.
Variansi : 252.686 detik.
Gambar 4.11 Grafik distribusi waktu perbaikan Mesin Flare. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perbaikan Mesin Flare berdistribusi : Gamma,
Lognormal, Pearson5 dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perbaikan M. Flare berdistribusi Gamma (α=4,47; β=225)
H0-2 : W. perbaikan M. Flare berdistribusi Lognormal (α=6,8; β=0,546)
H0-3 : W. perbaikan M. Flare berdistribusi Pearson5 (α=3,24; β=2.470)
H0-4 : W. perbaikan M. Flare berdistribusi Weibull (α=2,26; β=1.160)
H1-1 : W. perbaikan M. Flare tidak berdistribusi Gamma (α=4,47; β=225)
H1-2 : W. perbaikan M.Flare tidak berdistribusi Lognormal (α=6,8;β=0,546)
H1-3 : W. perbaikan M. Flare tidak berdistribusi Pearson5 (α=3,24;β=2.470)
H1-4 : W. perbaikan M. Flare tidak berdistribusi Weibull (α=2,26;β=1.160)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 60
: KS tabel = 0,172
Tabel 4.13 Tabel hasil pengujian distribusi waktu perbaikan Mesin Flare.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,15 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,154 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,192 Tolak H0-3, terima H1-3 4. H0-4 0,147 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
I - 56
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-4 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-4 yaitu waktu perbaikan Mesin Flare
berdistribusi Weibull ( α=2,26; β=1.160 ).
12) Waktu perbaikan Mesin Stem.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 58
Minimum : 600 detik.
Maksimum : 2.700 detik.
Rata-rata : 1.681,03 detik.
Standar deviasi : 505,568 detik.
Variansi : 255.599 detik.
Gambar 4.12 Grafik distribusi waktu perbaikan Mesin Stem. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perbaikan Mesin Stem berdistribusi : Beta, Lognormal,
Pearson5 dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perbaikan M. Stem berdistribusi Beta (min=600;max=3730;p=3,25;q=5,87)
H0-2 : W. perbaikan M. Stem berdistribusi Lognormal (α=6,91; β=0,51)
H0-3 : W. perbaikan M. Stem berdistribusi Pearson5 (α=3,46; β=2.980)
H0-4 : W. perbaikan M. Stem berdistribusi Weibull (α=2,61; β=1.260)
H1-1 : W.perbaikan M.Stem tidak berdistribusi Beta (min=600;max=3730;p=3,25;q=5,87)
H1-2 : W. perbaikan M. Stem tidak berdistribusi Lognormal(α=6,91;β=0,51)
H1-3 : W. perbaikan M. Stem tidak berdistribusi Pearson5 (α=3,46;β=2.980)
H1-4 : W. perbaikan M Stem tidak berdistribusi Weibull (α=2,61; β=1.260)
· Kolmogrov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 58
I - 57
: KS tabel = 0,175
Tabel 4.14 Tabel hasil pengujian distribusi waktu perbaikan Mesin Stem.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,143 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,189 Tolak H0-2, terima H1-2 3. H0-3 0,207 Tolak H0-3, terima H1-3 4. H0-4 0,137 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-4 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-4 yaitu waktu perbaikan Mesin Stem
berdistribusi Weibull ( α=2,61; β=1.260 ).
13) Waktu perbaikan Mesin Mounting.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 48
Minimum : 900 detik.
Maksimum : 2.700 detik.
Rata-rata : 1.731,25 detik.
Standar deviasi : 464,097 detik.
Variansi : 215.386 detik.
Gambar 4.13 Grafik distribusi waktu perbaikan Mesin Mounting. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perbaikan Mesin Mounting berdistribusi : Beta,
Gamma, Lognormal dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W.perbaikan M.Mounting berdistribusi Beta (min=900;max=3170;p=2,27;q=3,6)
H0-2 : W. perbaikan M. Mounting berdistribusi Gamma (α=5,21; β=160)
H0-3 : W. perbaikan M.Mounting berdistribusi Lognormal (α=6,62;β=0,557)
H0-4 : W. perbaikan M. Mounting berdistribusi Weibull (α=2,13; β=983)
I - 58
H1-1 : W. perbaikan M.Mounting tidak berdistribusi Beta(min=900;max=3170;p=2,27;q=3,6)
H1-2 : W. perbaikan M.Mounting tidak berdistribusi Gamma(α=5,21;β=160)
H1-3 : W. perbaikan M.Mounting tidak berdistribusi Lognormal(α=6,62;β=0,557)
H1-4 : W. perbaikan M.Mounting tidak berdistribusi Weibull(α=2,13;β=983)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 48
: KS tabel = 0,192
Tabel 4.15 Tabel hasil pengujian distribusi waktu perbaikan Mesin Mounting.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,169 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,196 Tolak H0-2, terima H1-2 3. H0-3 0,18 Terima H0-3, tolak H1-3 4. H0-4 0,164 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-4 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-4 yaitu waktu perbaikan Mesin Mounting
berdistribusi Weibull ( α=2,13, β=983 ).
14) Waktu perbaikan Mesin Sealex.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 54
Minimum : 600 detik.
Maksimum : 2.700 detik.
Rata-rata : 1.505,56 detik.
Standar deviasi : 535,677 detik.
Variansi : 286.950 detik.
Gambar 4.14 Grafik distribusi waktu perbaikan Mesin Sealex. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
I - 59
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perbaikan Mesin Sealex berdistribusi : Beta, Gamma,
dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perbaikan M. Sealex berdistribusi Beta (min=600; max=3.190; p=2,01; q=3,42)
H0-2 : W. perbaikan M. Sealex berdistribusi Gamma ( α=4,29;β= 311).
H0-3 : W. perbaikan M. Sealex berdistribusi Weibull ( α=1,96;β= 1.070 )
H1-1 : W. perbaikan M. Sealex tidak berdistribusi Beta (min=600;max=3.190;p=2,01;q=3,42)
H1-2 : W. perbaikan M. Sealex tidak berdistribusi Gamma (α=4,29;β= 311)
H1-3 : W. perbaikan M. Sealex tidak berdistribusi Weibull (α=1,96;β= 1.070)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 54
: KS tabel = 0,181
Tabel 4.16 Tabel hasil pengujian distribusi waktu perbaikan Mesin Sealex.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,176 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,181 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,168 Terima H0-3, tolak H1-3
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu perbaikan Mesin Sealex
berdistribusi Weibull ( α=1,96, β=1.070 ).
15) Waktu perbaikan Mesin Basing.
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 57
Minimum : 900 detik.
Maksimum : 3.000 detik.
Rata-rata : 1.815,79 detik.
Standar deviasi : 553,815 detik.
Variansi : 306.711 detik.
I - 60
Gambar 4.15 Grafik distribusi waktu perbaikan Mesin Basing. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perbaikan Mesin Basing berdistribusi : Beta, dan
Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perbaikan M. Basing berdistribusi Beta (min=900; max=3.240; p=1,57; q=2,25)
H0-2 : W. perbaikan M. Basing berdistribusi Weibull ( α=1,84; β=1.050 )
H1-1 : W. perbaikan M. Basing tidak berdistribusi Beta(min=900;max=3.240;p=1,57;q=2,25)
H1-2 : W. perbaikan M. Basing tidak berdistribusi Weibull(α=1,84; β=1050)
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 57
: KS tabel = 0,177
Tabel 4.17 Tabel hasil pengujian distribusi waktu perbaikan Mesin Basing.
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,183 Tolak H0-1, terima H1-1 2. H0-2 0,175 Terima H0-2, tolak H1-2
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan tabel hasil pengujian distribusi diatas maka dapat disimpulkan
bahwa waktu perbaikan Mesin Basing berdistribusi Weibull (α=1,84;
β=1.050).
16) Waktu perpindahan 1 (dari Buffer 1 ke Mesin Stem.)
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 80
Minimum : 0,89 detik.
I - 61
Maksimum : 1,5 detik.
Rata-rata : 1,17138 detik.
Standar deviasi : 0,17505 detik.
Variansi : 0,0306424 detik.
Gambar 4.16 Grafik distribusi waktu perpindahan dari Buffer 1 ke M. Stem. (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perpindahan dari Buffer 1 ke Mesin Stem berdistribusi
: Beta, Gamma, Lognormal dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perpindahan 1 berdistribusi Beta (min=0; max=1,5; p=7,57; q=2,17)
H0-2 : W. perpindahan 1 berdistribusi Gamma(α=45,7;β=0,0256)
H0-3 : W. perpindahan 1 berdistribusi Lognormal(α=0,147;β=0,148)
H0-4 : W. perpindahan 1 berdistribusi Weibull ( α=7,39; β=1,25)
H1-1 : W. perpindahan 1 tidak brdistrbusi Beta (min=0; max=1,5; p=7,57;q=2,17)
H1-2 : W. perpindahan 1 tidak berdistribusi Gamma(α=45,7;β=0,0256)
H1-3 : W. perpindahan 1 tidak berdistribusi Lognormal ( α=0,147; β=0,148).
H1-4 : W. perpindahan 1 tidak berdistribusi Weibull ( α=7,39; β=1,25).
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 80
: KS tabel = 0,15
Tabel 4.18 Tabel hasil pengujian distribusi Waktu perpindahan 1
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,156 Tolak H0-1, terima H1-1 2. H0-2 0,0992 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,0909 Terima H0-3, tolak H1-3
I - 62
4. H0-4 0,138 Terima H0-4, tolak H1-4 (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu perpindahan dari Buffer 1 ke
Mesin Stem berdistribusi Lognormal (0,147; 0,148)
17) Waktu perpindahan 2 (dari Buffer 2 ke Mesin Mounting)
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 80
Minimum : 0,86 detik.
Maksimum : 1,55 detik.
Rata-rata : 1,17387 detik.
Standar deviasi : 0,181055 detik.
Variansi : 0,032781 detik.
Gambar 4.17 Grafik distribusi waktu perpindahan 2 (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perpindahan dari Buffer 2 ke Mesin Mounting
berdistribusi : Beta, Gamma, Lognormal dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perpindahan 2 berdistribusi Beta (min=0; max=1,55; p=8,22; q=2,64)
H0-2 : W. perpindahan 2 berdistribusi Gamma ( α=42,8; β=0,0278).
H0-3 : W. perpindahan 2 berdistribusi Lognormal ( α=0,149; β=0,153).
H0-4 : W. perpindahan 2 berdistribusi Weibull ( α=7,07; β=1,25).
H1-1 : W. perpindahan 2 tidak berdistribusi Beta (min=0;max=1,55;p=8,22;q=2,64)
H1-2 : W. perpindahan 2 tidak berdistribusi Gamma ( α=42,8; β=0,0278).
H1-3 : W. perpindahan 2 tidak berdistribusi Lognormal ( α=0,149; β=0,153).
H1-4 : W. perpindahan 2 tidak berdistribusi Weibull ( α=7,07; β=1,25).
· Kolmogorov Smirnov Test
I - 63
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 80
: KS tabel = 0,15
Tabel 4.19 Tabel hasil pengujian distribusi perpindahan 2
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,141 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,0904 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,0808 Terima H0-3, tolak H1-3 4. H0-4 0,129 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu perpindahan dari Buffer 2 ke
Mesin Mounting berdistribusi Lognormal (0,149; 0,153)
18) Waktu perpindahan 3 (dari Buffer 3 ke Mesin Sealex)
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 80
Minimum : 0,85 detik.
Maksimum : 1,55 detik.
Rata-rata : 1,18912 detik.
Standar deviasi : 0,185282 detik.
Variansi : 0,0343296 detik.
Gambar 4.18 Grafik distribusi Waktu perpindahan 3 (Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perpindahan dari Buffer 3 ke Mesin Sealex
berdistribusi : Beta, Gamma, Lognormal dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perpindahan 3 berdistribusi Beta (min=0; max=1,55; p=8,1; q=2,5)
H0-2 : W. perpindahan 3 berdistribusi Gamma ( α=41,7; β=0,0285).
I - 64
H0-3 : W. perpindahan 3 berdistribusi Lognormal ( α=0,161; β=0,156).
H0-4 : W. perpindahan 3 berdistribusi Weibull ( α=7,08; β=1,27).
H1-1 : W. perpindahan 3 tidak brdistribsi Beta (min=0; max=1,55; p=8,1;q=2,5)
H1-2 : W. perpindahan 3 tidak berdistribusi Gamma ( α=41,7; β=0,0285).
H1-3 : W. perpindahan 3 tidak berdistribusi Lognormal ( α=0,161; β=0,156).
H1-4 : W. perpindahan 3 tidak berdistribusi Weibull ( α=7,08; β=1,27).
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 80
: KS tabel = 0,15
Tabel 4.20 Tabel hasil pengujian distribusi Waktu perpindahan 3
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,097 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,088 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,0834 Terima H0-3, tolak H1-3 4. H0-4 0,937 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-3 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-3 yaitu waktu perpindahan dari Buffer 3 ke
Mesin Sealex berdistribusi Lognormal (0,161; 0,156)
19) Waktu perpindahan 4 (dari Buffer 4 ke Mesin Basing)
· Keterangan data :
Jumlah data (n) : 80
Minimum : 0,86 detik.
Maksimum : 1,61 detik.
Rata-rata : 1,20937 detik.
Standar deviasi : 0,217293 detik.
Variansi : 0,0472161 detik.
Gambar 4.19 Grafik distribusi Waktu perpindahan 4
I - 65
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Berdasarkan grafik distribusi diatas, maka dapat dilakukan pendugaan
distribusi bahwa waktu perpindahan dari Buffer 4 ke Mesin Basing
berdistribusi : Beta, Gamma, Lognormal dan Weibull.
· Pendugaan distribusi :
H0-1 : W. perpindahan 4 berdistribusi Beta (min=0; max=1,61; p=6,32; q=2,09)
H0-2 : W. perpindahan 4 berdistribusi Gamma ( α=30,8; β=0,0393).
H0-3 : W. perpindahan 4 berdistribusi Lognormal ( α=0,174; β=0,182).
H0-4 : W. perpindahan 4 berdistribusi Weibull ( α=6,32; β=1,3).
H1-1 : W. perpindahan 4 berdistribusi Beta (min=0; max=1,61; p=6,32; q=2,09)
H1-2 : W. perpindahan 4 tidak berdistribusi Gamma ( α=30,8; β=0,0393).
H1-3 : W. perpindahan 4 tidak berdistribusi Lognormal ( α=0,174; β=0,182).
H1-4 : W. perpindahan 4 tidak berdistribusi Weibull ( α=6,32; β=1,3).
· Kolmogorov Smirnov Test
Diasumsikan : α = 0,05
Diketahui : n = 80
: KS tabel = 0,15
Tabel 4.21 Tabel hasil pengujian perpindahan 4
No H0 KS perhitungan Keputusan uji hipotesa 1. H0-1 0,1 Terima H0-1, tolak H1-1 2. H0-2 0,0998 Terima H0-2, tolak H1-2 3. H0-3 0,102 Terima H0-3, tolak H1-3 4. H0-4 0,0821 Terima H0-4, tolak H1-4
(Sumber : Pengolahan data Stat-fit.)
Karena diantara H0 yang diterima nilai KS perhitungan H0-4 paling kecil maka
diputuskan untuk memilih H0-4 yaitu waktu perpindahan dari Buffer 4 ke
Mesin Basing berdistribusi Weibull ( α =6,32; β=1,3 )
4.2.2 Pembangunan Model Dalam Bahasa Simulasi
Model yang dibangun adalah line 4 departement incandescent PT. GE
Lighting Indonesia dengan kapasitas buffer awal. Pembangunan model simulasi
pada penelitian ini menggunakan software Promodel 4.0. Layout model simulasi
line 4 departement Incandescent PT GE Lighting Indonesia dapat dilihat pada
I - 66
Gambar 4.20. Sedangkan flowchart logika pergerakan part dapat dijelaskan
seperti Gambar 4.21.
Gambar 4.20 Layout model simulasi line 4 departement Incandescent PT GE
Lighting Indonesia
I - 67
Gambar 4.21. Flochart logika pergerakan part pada line 4 departement
Incandescent PT. GE Lighting Indonesia.
ya
tidak
ya
tidak
Apakah buffer1 penuh?
part
Apakah M.Flare Rusak?
Proses di M. Flare
Tunggu perbaikan dg lama waktu R1
Tahan part sampai kapsitas kurang dari C1
ya
tidak
ya
tidak
Apakah buffer2 penuh?
Apakah M.Stem Rusak?
Proses di M. Stem
Tunggu perbaikan dg lama waktu R2
Tahan part sampai kapsitas kurang dari C2
ya
tidak
ya
tidak
Apakah buffer3 penuh?
Apakah M.Monting
Rusak?
Proses di M. Monting
Tunggu perbaikan dg lama waktu R3
Tahan part sampai kapsitas kurang dari C3
A
I - 68
Gambar 4.21. (Lanjutan) Flochart logika pergerakan part pada line 4 departement Incandescent PT. GE Lighting Indonesia.
Langkah-langkah dalam membangun model simulasi line 4 departement
Incandescent PT. General Electric Lighting Indonesia adalah sebagai berikut :
1) Membangun ”Location”
Location menggambarkan sebuah tempat dimana entity mengalir untuk
diproses. Pada tahapan Location terdapat 10 buah location yaitu 1 gudang bahan
baku, 5 buah mesin (Mesin Flare, Mesin Stem, Mesin Mounting, Mesin sealex dan
Mesin Basing) dan 4 buffer (Buffer1, Buffer2, Buffer3, Buffer4) yang berada di
antara mesin. Semua lokasi tersebut disusun berurutan / serial sesuai dengan
keadaan yang sebenarnya.
Gudang bahan baku memiliki kapasitas infinitive sesuai asumsi bahwa
bahan baku selalu tersedia dalam proses produksi. Setiap mesin memiliki
ya
tidak
ya
tidak
Apakah buffer4 penuh?
Apakah M.Sealex Rusak?
Proses di M. Sealex
Tunggu perbaikan dg lama waktu R4
Tahan part sampai kapsitas kurang dari C4
A
ya
tidak
Apakah M.Basing Rusak?
Proses di M. Basing
Tunggu perbaikan dg lama waktu R5
EXIT
I - 69
kapasitas 1 yang berarti hanya mampu membuat 1 unit produk pada saat yang
bersamaan. Setiap buffer memiliki kapasitas tertentu. Kapasitas buffer yang
digunakan adalah kapasitas awal sesuai dengan keadaan sebenarnya yang nantinya
berfungsi untuk memvalidasi model simulasi yaitu dengan membandingkan
throughput simulasi dengan throughput riilnya. Setiap mesin memiliki clock
downtime berdistribusi tertentu dan juga waktu perbaikan yang berdistribusi
tertentu. Penggunaan clock downtime dimaksudkan bahwa downtime mesin
berdasarkan waktu berjalan bukan berdasarkan jam operasi mesin. Sebagai contoh
Mesin Flare memiliki waktu antar kerusakan berdistribusi Weibull
(α=1,69;β=2.280) dan waktu perbaikan berdistribusi Weibull (α=2,26;β=1.160).
Pembangunan”Location” pada software Promodel dapat dilihat pada Tabel 4.21
Tabel 4.22 “Location “ pada software Promodel.
Locations Name Cap Units Stats Rules Cost
gudang_BB inf 1 Time Series Oldest,FIFO mesin_flare 1 1 Time Series Oldest,FIFO buffer1 1225 1 Time Series Oldest mesin_stem 1 1 Time Series Oldest,FIFO buffer2 915 1 Time Series Oldest mesin_mounting 1 1 Time Series Oldest,FIFO buffer3 820 1 Time Series Oldest mesin_sealex 1 1 Time Series Oldest,FIFO buffer4 545 1 Time Series Oldest mesin_basing 1 1 Time Series Oldest,FIFO
Clock downtimes for Locations Loc Frequency First
Time Priority Scheduled Logic Disable
mesin_flare w(1.69,2280) 99 no wait w(2.26,1160) no
mesin_stem w(2.1,3630) 99 no wait w(2.61,1260) no
mesin_mounting w(2.11,3520) 99 no wait w(2.13,983) no
mesinn_sealex w(2.58,4690) 99 no wait w(1.96,1070) no
mesin_basing w(2.27,3010) 99 no wait w(1.84,1050) no
2) Membangun ”Entity”
Entity merupakan sesuatu yang mengalir dalam sistem melalui Location
yang ada. Pada model simulasi ini ada 3 macam entity yaitu raw_material, wip
dan lampu yang merupakan throughput lini produksi. Pembangunan Entity pada
software Promodel 4.0. dapat dilihat pada Tabel 4.22.
I - 70
Tabel 4.23 “Entity “ pada software Promodel.
Name Speed Stats Costs
Raw_material 150 Time Series
wip 150 Time Series
lampu 150 Time Series
3) Membangun ”Process” dan ”Routing”
Process dan routing sebagai prosedur utama dalam program simulasi yaitu
sebagai penentu proses yang berkenaan dengan location dan entity. Sebagai
contoh Raw_materaial akan diproses pada Mesin Flare dengan lama waktu proses
berdistribusi Weibull (α=5,68;β=0,606). Pembangunan ”Process dan Routing”
pada software Promodel 4.0 dapat dilihat pada Tabel 4.23.
Tabel 4.24 “Process and Routing “ pada software Promodel.
Process
entity location operation
Raw_Material Gudang_BB
Raw_Material mesin_flare wait w(5.68,0.606)
wip buffer1
wip mesin_stem wait w(10.7,0.808)
wip buffer2
wip mesin_mounting wait p5(177,172)
wip buffer3
wip mesin_sealex wait w(9.61,1.23)
wip buffer4
wip mesin_basing wait w(7.95,0.817)
Routing
output destination rule move logic
Raw_material mesin_flare FIRST 1
wip buffer1 FIRST 1
wip mesin_stem FIRST 1 move for l(0.147,0.148)
wip buffer2 FIRST 1
wip mesin_mounting FIRST 1 move for l(0.149,0.153)
wip buffer3 FIRST 1
wip mesin_sealex FIRST 1 move for l(1.61.1.56)
wip buffer4 FIRST 1
wip mesin_basing FIRST 1 move for w(6.32,1.3)
lampu EXIT FIRST 1
I - 71
4) Membangun ”Arrival”
Arrival merupakan event kedatangan entity kedalam sistem. Sesuai dengan
asumsi bahwa material bahan baku selalu tersedia, maka pada perancangan model
simulasi menggunakan nilai kuantitas, first time, occurrences dan frequency
sebesar 500.000, 0, 1 dan 0 yang berarti bahwa kedatangan raw_material adalah
sebesar 500000 unit dan hanya terjadi sekali pada saat t = 0. Hal ini sangat logis
untuk membuat bahan baku selalu tersedia di gudang bahan baku. Pembangunan
”Arrival” pada software Promodel 4.0. dapat dilihat pada Tabel 4.25
Tabel 4.25 “Arrivals “ pada software Promodel.
Entity Location Qty each
First Time
Occurrences Frequency Logic
Raw_material gudang_BB 500000 0 1 0
5) Running Model Simulasi.
Running model simulasi membutuhkan waktu pemanasan (warm up)
dengan tujuan agar sistem dalam kondisi steady state. Pada penelitian ini
menggunakan warm up period selama 2 jam, karena selama selang waktu tersebut
sistem yang disimulasikan sudah mencapai kondisi steady state.
Untuk running awal dilakukan selama 8 jam dengan replikasi 60 kali. Hal
ini disesuaikan dengan keadaan pada line 4 departement Incandescent PT. GE
Lighting Indonesia bahwa perhitungan throughput dilakukan setiap 1 shift (8
jam). Throughput model simulasi selama 1 shift (8 jam) dengan warm up period
selama 2 jam dan replikasi 60 kali dapat dilihat pada Tabel 4.26:
Untuk mengetahui apakah replikasi sebanyak 60 kali sudah mencukupi
maka dilakukan uji kecukupan replikasi dengan langkah-langkah sebagai berikut :
· Error relatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebesar 5 %,
sehingga nilai g = 0,05 dan 'g =105,0
05,0+
=0,0476
· Rata-rata throughput ( X ) = n
Xn
iiå
=1 = 60
845.541
( X ) = 9.030,75
I - 72
· n
nSxtan
n
)(),(
2
21,1ad
--=
=),( and 1,96 x 129,603
=),( and 254,022
· =)(
),(
nX
n ad
75,030.9022,254
=)(
),(
nX
n ad0,0281
karena nilai )(
),(
nX
n ad lebih kecil dari nilai 'g maka jumlah replikasi sudah
mencukupi. Selanjutnya jumlah replikasi yang digunakan dalam running
eksperimen adalah sebesar 60 kali.
Tabel 4.26 Throughput running awal model simulasi.
Replikasi ke-
Throughput (unit)
Replikasi ke-
Throughput (unit)
Replikasi ke-
Throughput (unit)
1 7.626 21 8.760 41 8.167
2 9.496 22 7.939 42 7.580
3 8.002 23 8.967 43 10.554
4 9.285 24 8.584 44 8.969
5 7.947 25 8.461 45 8.295
6 8.569 26 9.037 46 10.077
7 11.164 27 8.324 47 8.447
8 8.201 28 11.008 48 11.238
9 9.082 29 7.678 49 9.210
10 10.353 30 8.254 50 8.972
11 9.581 31 9.075 51 9.229
12 8.071 32 9.710 52 8.798
13 7.301 33 10.061 53 9.531
14 8.428 34 7.739 54 8.958
15 10.550 35 10.017 55 8.475
16 8.213 36 8.044 56 10.934
17 8.273 37 7.812 57 8.677
18 9.502 38 9.094 58 9.523
19 10.299 39 9.349 59 10.183
20 10.987 40 8.278 60 8.907
I - 73
4.2.3 Verifikasi Model Simulasi.
Verifikasi dilakukan untuk meneliti apakah model simulasi yang dibangun
telah di translasikan dengan benar pada software simulasi Promodel.
Pada model simulasi yang dibangun ada 10 buah location sesuai dengan
model yang akan disimulasikan. Setiap mesin memiliki waktu antar kerusakan
dan waktu perbaikan berdistribusi tertentu dan telah ditranslasikan dengan benar
pada software simulasi Promodel4.0. yaitu pada clock downtime. Setiap mesin
memiliki waktu proses yang berdistribusi tertentu dan telah ditranslasikan pada
software Promodel 4.0. yaitu pada kolom operation pada element processing.
Pada model yang dibangun entity mengalir dari location pertama yaitu gudang
bahan baku sampai dengan location terakhir yaitu exits. Sedangkan pada tahap
“process dan routing” dapat dilihat bahwa pergerakan entity telah ditranslasikan
sesuai dengan model yang dibuat.
Berdasarkan keterangan diatas maka dapat diketahui bahwa langkah
verifikasi telah dilakukan dengan benar.
4.2.4 Validasi Model Simulasi.
Validasi dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah model
simulasi yang dibangun telah sesuai dengan kenyataan sebenarnya atau belum.
Pada penelitian ini validasi dilakukan dengan membandingkan antara throughput
hasil simulasi running awal dengan throughput yang sebenarnya (riil).
Tingkat kepercayaan = 95%, α = 0,05
2
)1()1(
22
22
-
+
÷÷ø
öççè
æ
++
÷÷ø
öççè
æ
÷÷ø
öççè
æ+
=
y
y
y
x
x
x
y
y
x
x
n
n
s
n
n
s
n
s
n
s
v =
6160
6141.007.813,
8180
0471.596.755,60
6141.007.813,80
0471.596.755,
÷øö
çèæ
+÷øö
çèæ
÷øö
çèæ +
- 2
v = 2275,359246,41316.796,89419.959,438
-++
v = 68,445» 69
=-
21,a
vt 1,96
I - 74
y
y
x
x
n
s
n
s
YXt
22'
+
-= =
606141.007.813,
800471.596.755,
9.030,750-9.207,375
+
t’ = 0,921
Karena nilai 2
1,' a
-<
vtt , maka terima H0 dan tolak H1. Dengan kata lain yx mm = ,
kondisi model simulasi sudah menyerupai kondisi riil pada lini produksi
perusahan.
4.2.5 Desain Eksperimen dan Running Simulasi.
Desain eksperimen dilakukan dengan mengubah kapasitas buffer
kemudian me-running simulasi sampai diperoleh kapasitas buffer minimal yang
menghasilkan throughput maksimal.
Running simulasi pada tahap ini disesuaikan dengan running awal yaitu
selama 8 jam dengan warm up period 2 jam dan replikasi 60 kali. Throughput
hasil running simulasi untuk beberapa kapasitas buffer dapat dilihat pada Tabel
4.27. Sedangkan Grafik hubungan antara kapasitas buffer dengan throughput
model simulasi dapat dilihat pada Gambar 4.22
Tabel 4.27. Throughput hasil running simulasi untuk beberapa kapasitas buffer.
no Kapasitas
buffer (unit)
Rata-rata Throughput
(unit) no
Kapasitas buffer (unit)
Rata-rata Throughput
(unit) 1 10 1.396 17 1.500 9.713 2 50 2.506 18 1.600 9.550 3 100 3.565 19 1.700 9.691 4 200 5.240 20 1.800 9.702 5 300 6.564 21 1.900 9.720 6 400 7.681 22 2.000 9.770 7 500 8.380 23 2.100 9.416 8 600 8.712 24 2.200 9.703 9 700 9.216 25 2.300 9.683 10 800 9.247 26 2.400 9.656 11 900 9.651 27 2.500 9.682 12 1.000 9.515 28 2.600 9.883 13 1.100 9.470 29 2.700 9.556 14 1.200 9.514 30 2.800 9.542 15 1.300 9.644 31 2.900 9.471 16 1.400 9.641 32 3.000 9.754
I - 75
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
10 100
300
500
700
900
1100
1300
1500
1700
1900
2100
2300
2500
2700
2900
Kapasitas buffer (unit)
Rat
a-ra
ta t
hro
ugh
put
(uni
t)
Gambar 4.22 Grafik hubungan antara kapasitas buffer
dengan throughput model simulasi.
Berdasarkan Tabel 4.27 dan dengan melihat Gambar 4.22 maka dapat
dipilih alternatif kapasitas buffer yang paling baik adalah buffer dengan kapasitas
900 unit dengan hasil rata-rata throughput sebesar 9.651 unit. Alasan memilih
alternatif kapasitas buffer sebesar 900 unit dikarenakan setelah kapasitas buffer
tersebut setiap penambahan kapasitas buffer tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap rata-rata throughput yang dihasilkan.
Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan rata-rata throughput
dari buffer 900 unit dengan rata-rata throughput tertinggi yaitu dari buffer 2.600
unit dengan rata-rata throughput 9.883 unit. Uji yang digunakan adalah uji t yaitu
membandingkan rataan dari dua independent sampel.
Tingkat kepercayaan = 95%, α = 0,05
2
)1()1(
22
22
-
+
÷÷ø
öççè
æ
++
÷÷ø
öççè
æ
÷÷ø
öççè
æ+
=
y
y
y
x
x
x
y
y
x
x
n
n
s
n
n
s
n
s
n
s
v =
6160
7733.369,09
6160
691.017.548,60
7733.369,0960
691.017.548,
÷øö
çèæ
+÷øö
çèæ
÷øö
çèæ +
- 2
v = 23741,2000188,278
82,222.1264,959.16-
++
v = 59
I - 76
=-
21,a
vt 1,96
y
y
x
x
n
s
n
s
YXt
22'
+
-= =
607733.369,09
60691.017.548,
9.833,23-9.651,91
+
t’ = - 1,3541
Karena nilai 2
1,' a
-<
vtt , maka terima H0 dan tolak H1. Dengan kata lain yx mm = ,
rata-rata throughput dari buffer kapasitas 900 unit tidak berbeda secara signifikan
dengan rata-rata throughput dari buffer kapasitas 2600 unit
Sebagai bahan pertimbangan pada desain eksperimen ini juga akan
dibangun model line 4 departement Incandescent tetapi tanpa buffer penyangga
diantara mesin. Rata-rata throughput yang dihasilkan adalah sebesar 1.249 unit.
Perbandingan troughput aktual, troughput dengan kapasitas buffer 900 unit dan
troughput line tanpa buffer penyangga dapat dilihat pada Tabel 4.28
Tabel 4.28 Perbandingan troughput aktual, troughput dengan kapasitas buffer 900
unit dan troughput line tanpa buffer penyangga.
No Type Rata-rata Throughput 1. Line aktual 9207 unit 2. Line dengan kapasitas buffer 900 unit 9651 unit 3. Line tanpa buffer penyangga 1249 unit
BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL 5.1. Analisis Pola Distribusi Frekuensi Data.
Data-data yang yang akan diuji pola distribusinya adalah waktu
proses tiap mesin, waktu antar kerusakan tiap mesin, waktu perbaikan
tiap mesin dan waktu perpindahan part / material. Pengujian distribusi
tersebut dilakukan menggunakan software statfit. Ringkasan hasil
pengujian distribusi dapat dilihat pada Tabel 5.1.
Untuk data waktu proses, waktu proses yang memiliki rata-rata
paling cepat adalah Mesin Flare yaitu 1,5609 detik. Sedangkan Mesin Sealex
I - 77
memiliki rata-rata paling lambat yaitu 2,16735 detik. Hal ini dapat
dimengerti karena pada Mesin Flare prosesnya lebih sederhana yaitu
hanya membentuk flare dari bahan baku pipa flare. Sedangkan pada Mesin
Sealex prosesnya lebih rumit yaitu mulai dari pemasangan glass bulb,
pemberian merek lampu, pemanasan glass bulb untuk penghampaan dan
penyemprotan gas Nitrogen (N2) sehingga membutuhkan waktu yang
lebih lama dari mesin-mesin yang lain.
Waktu proses yang variansinya paling tinggi adalah waktu
proses Mesin Sealex yaitu sebesar 0,0174316 detik (max = 2,5 detik, min =
1,9 detik). Hal ini mengindikasikan bahwa waktu proses di Mesin Sealex
cukup stabil/presisi. Sebaliknya waktu proses Mesin Stem memiliki
variansi paling kecil yaitu sebesar 0,0066942 detik (max = 1,95 detik, min =
1,60 detik). Hal ini mengindikasikan bahwa waktu proses di Mesin Stem
kurang stabil/presisi.
Waktu antar kerusakan Mesin Sealex memiliki rata-rata paling
lama yaitu sebesar 7.700 detik. Sebaliknya Mesin Flare memiliki rata-rata
waktu antar kerusakan paling cepat yaitu 3.805 detik. Variansi yang
paling tinggi adalah waktu antar kerusakan Mesin Sealex yaitu sebesar
3.369.060 detik. Sedangkan Mesin Flare memiliki variansi waktu antar
kerusakan yang paling rendah yaitu sebesar 1.539.130 detik.
Waktu perbaikan Mesin Basing memiliki rata-rata paling cepat
yaitu sebesar 1.815,79 detik. Sebaliknya Mesin Flare memiliki rata-rata
waktu perbaikan paling lama yaitu sebesar 1.305 detik. Variansi yang
paling tinggi adalah waktu perbaikan Mesin Basing yaitu sebesar 306.711
detik (max = 3.000 detik, min = 900 detik). Sebaliknya Mesin Mounting
memiliki variansi waktu perbaikan yang paling rendah yaitu 215.386 detik
(max = 2.700 detik, min = 900 detik). Hal ini mengidikasikan bahwa
variasi jenis kerusakan di Mesin Mounting lebih kecil dibandingkankan
dengan mesin-mesin yang lain, sehingga lamanya waktu perbaikanpun
lebih seragam.
I - 78
Tabel 5.1 Ringkasan uji distribusi frekuensi data.
Data Jenis Distribusi
1) Waktu proses
a) Mesin Flare Weibull (α=5,68; β=0,606).
b) Mesin Stem Weibull (α=10,7; β=0,808).
c) Mesin Mounting Pearson5 (α=177; β=172).
d) Mesin Sealex Weibull (α=9,61; β=1,23).
e) Mesin Basing Weibull (α=7,95; β=0,817).
2) Waktu antar kerusakan
a) Mesin Flare Weibull (α=1,69; β=2.280).
b) Mesin Stem Weibull (α=2,1; β=3.630).
c) Mesin Mounting Weibull (α=2,11; β=3.520).
d) Mesin Sealex Weibull (α=2,58; β=4.690).
e) Mesin Basing Weibull (α=2,27; β=3.010).
3) Waktu perbaikan
a) Mesin Flare Weibull (α=2,26; β=1.160).
b) Mesin Stem Weibull (α=2,61; β=1.260).
c) Mesin Mounting Weibull (α=2,13; β=983).
d) Mesin Sealex Weibull (α=1,96; β=1.070).
e) Mesin Basing Weibull (α=1,84; β=1.050).
4) Waktu perpindahan material WIP
a) Dari buffer1 ke Mesin Stem Lognormal (0,147; 0,148).
b) Dari buffer2 ke Mesin Mounting Lognormal (0,149; 0,153).
c) Dari buffer3 ke Mesin Sealex Lognormal (0,161; 0.156).
d) Dari buffer4 ke Mesin Basing Weibull (α=6,32; β=1,3).
Untuk data waktu perpindahan material WIP, perpindahan dari
buffer 4 ke Mesin Basing memiliki rata-rata dan variansi yang paling tinggi
yaitu sebesar 1,20937 detik dan 0,0472161 detik. Sedangkan waktu
I - 79
perpindahan dari buffer 1 ke Mesin Stem memiliki rata-rata dan variansi
paling rendah yaitu sebesar 1,17138 detik dan 0,0306424 detik. Hal
tersebut dimungkinkan karena operator di Mesin Basing harus merekatkan
base/socket pada lampu sebelum dimasukkan ke Mesin Basing sehingga
waktunya relatif lebih lama dibandingkan dengan waktu perpindahan
material yang lain.
Dari ringkasan uji distribusi pada Tabel 5.1 dapat diketahui bahwa
data-data waktu tersebut kebanyakan mempunyai pola distribusi Weibull.
Hal ini dapat dimengerti karena distribusi Weibull sering diaplikasikan
untuk data waktu antar kerusakan mesin dan waktu untuk menyelesaikan
pekerjaan. Sedangkan distribusi Pearson5 dan Lognormal diaplikasikan
untuk waktu menyelesaikan pekerjaan.
5.2. Analisis Running Awal Model Simulasi.
Running awal pada model simulasi berfungsi untuk keperluan
verifikasi dan validasi. Pada model simulasi line 4 departement
incandescent PT. GE Lighting Indonesia running awal dilakukan dengan
warm up period selama 2 jam dan replikasi 60 kali.
Warm up period bertujuan agar sistem yang diamati sudah dalam
kondisi steady state sehingga performansi sistem dapat diukur.
Penggunaan warm up period selama 2 jam dikarenakan pada line 4
departement incandescent PT. GE Lighting Indonesia sistemnya berjalan
dengan cepat dan data-data waktu yang didapatkan dalam ukuran detik,
sehingga dapat dipastikan selama 2 jam sistem sudah dalam kondisi steady
state.
Replikasi bertujuan untuk memberikan nilai statistik terhadap hasil
running simulasi. Karena program simulasi menggunakan input berupa
distribusi waktu yang terlibat, maka hasil dari simulasipun juga akan
bervariasi. Untuk itu diperlukan replikasi dengan jumlah tertentu. Dari
replikasi 60 kali didapatkan bahwa pada tingkat error relatif 5 %
I - 80
didapatkan nilai 'g sebesar 0,0476 sedangkan nilai )(
),(
nX
n ad adalah 0,0281.
Karena )(
),(
nX
n ad kurang dari 'g maka replikasi sudah mencukupi. Jika nilai
)(
),(
nX
n ad lebih dari 'g maka replikasi belum mencukupi dan diperlukan
penambahan replikasi agar mencukupi. Semakin banyak replikasi akan
semakin baik (strong law of large number) (Law and Kelton, 1991) karena
nilai statistik yang diukur akan lebih valid daripada replikasi yang lebih
sedikit.
5.3. Analisis Desain Eksperimen dan Running Simulasi.
Desain eksperimen dan running simulasi dilakukan dengan cara
trial error yaitu dengan mengubah-ubah kapasitas buffer kemudian me-
running simulasi sampai diperoleh alternatif yang paling baik. Selain itu
juga dibangun model simulasi line 4 departement incandescent PT. GE
Lighting Indonesia tetapi tanpa buffer penyangga diantara mesin.
Metode trial error dilakukan dengan penambahan kapasitas buffer
sebesar 100 unit setiap running simulasi sampai buffer dengan kapasitas
3.000 unit. Alasan penambahan 100 unit adalah untuk mempercepat
waktu komputasi dalam mendapatkan alternatif terbaik.
Dari Tabel 4.27 dan dengan melihat Gambar 4.22 dapat diketahui
bahwa pada tingkat buffer 10 sampai dengan 900 unit setiap penambahan
kapasitas buffer akan meningkatkan rata-rata throughput. Sedangkan pada
tingkat buffer 900 sampai 3.000 unit setiap penambahan buffer juga akan
meningkatkan rata-rata throughput tetapi relatif tidak signifikan
dibandingkan pada tingkat buffer 10 sampai dengan 900 unit. Hal ini
mengindikasikan bahwa pada tingkat buffer 900 unit rata-rata throughput
sudah mencapai titik maksimal.
I - 81
Dari beberapa kapasitas buffer tersebut diketahui bahwa rata-rata
throughput paling tinggi terdapat pada kapsitas buffer 2.600 unit. Hasil uji
signifikansi menunjukkan bahwa rata-rata throughput kapasitas buffer 900
unit dan 2.600 unit tidak berbeda secara signifikan. Jadi dipilih alternatif
buffer dengan kapasitas 900 unit. Alasan lain mengapa dipilih buffer
kapasitas 900 unit adalah kapasitas tersebut dapat diterapkan pada sistem
yang diamati. Sedangkan kapasitas buffer 2.600 unit belum tentu dapat
diterapkan pada sistem yang diamati, walaupun dapat diterapkan
mungkin kapasitas buffer sebesar itu dapat mengganggu ruang gerak dari
operator yang ada di line 4 departement incandescent PT. GE Lighting
Indonesia.
Dari pembangunan model simulasi line 4 departement
incandescent PT. GE Lighting Indonesia tanpa buffer penyangga didapatkan
rata-rata throughput sebesar 1249 unit. Angka ini jauh sekali dari rata-rata
throughput aktualnya (line awal dengan kapasitas buffer1=1.225 unit,
buffer2=915 unit, buffer3=820 unit, buffer4=545 unit), yaitu sebesar 9.207
unit dan juga dari rata-rata throughput dari line dengan kapasitas buffer 900
unit (buffer1 sampai buffer4 memiliki kapasitas sama yaitu sebesar 900
unit), yaitu 9.651 unit. Hal ini mengindikasikan bahwa buffer penyangga
memang diperlukan pada lini produksi di PT. GE Lighting Indonesia dan
tidak bisa ditiadakan.
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis yang telah dilakukan maka
dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1) Buffer penyangga dapat digunakan untuk mengatasi dampak dari
kerusakan mesin dan juga perbedaan waktu proses tiap mesin yaitu
I - 82
dapat lebih memperlancar aliran proses produksi yang terputus-putus
sehingga dapat meningkatkan throughput lini produksi.
2) Pada penelitian ini didapatkan alternatif kapasitas buffer yang paling
baik yaitu 900 unit dengan rata-rata throughput sebesar 9.651 unit/shift,
sedangkan kapasitas buffer awal memiliki rata-rata throughput sebesar
9.207 unit/shift. Jadi bila dibandingkan dengan keadaan awal,
penentuan ulang alokasi buffer dapat meningkatkan throughput lini
produksi perusahaan sebesar 444 unit/shift
6.2 Saran
Dalam penelitian ini diberikan saran-saran kepada perusahaan dan juga
untuk penelitian selanjutnya sebagai berikut :
1) Perusahaan sebaiknya mengetahui performansi pada lini produksi
sehingga dapat dilakukan perbaikan terus-menerus untuk
meningkatkan performansi lini produksinya.
2) Untuk memperbaiki kondisi pada lini produksi perusahaan sebaiknya
dilakukan penentuan ulang alokasi buffer.
3) Untuk penelitian selanjutnya disarankan agar kapasitas setiap buffer
dibuat berbeda-beda agar diperoleh ukuran alokasi buffer yang
optimal.
DAFTAR PUSTAKA
Diamantidis, A.C; Papadopoulus, C.T. 2004. A Dynamic Programming For
The Buffer Allocation Problem In Homogeoneus Asymtotically Reliable
Serial Production Lines. Hindawi Publishing Corporation.
Ghosh, K.B; Harrell, C; Bowden, R. 1996. Simulation Using ProModel.
Promodel Corporation. California.
Hicks, R.C. 1993. Fundamental Concepts In The Design Of Experiment.
Saunders College Publishing. New York.
I - 83
Groover, Mikell. P. 2001. Automation Production Systems and Computer
Integrated Manufacturing, Second Edition. Prentice Hall, Inc., New
Jersey.
Law, M.A; Kelton, D.W. 1991. Simulation Modeling And Analysis, Second
Edition. McGraw Hill, Inc., New York.
Papadopoulos, T.H; Heavy, C; Browne, J. 1993. Queueing Theory In
Manufacturing System Analysis And Design. Chapman & Hall.
London.
Powell, S.G; Pyke, D.F.1996. Allocation of buffers to serial production lines
with bottlenecks. IIE Transactions.
Promodel Corporation. 1996. User’s guide of ProModel, Version 3.0,
Manufacturing Simulation Software. Promodel Corporation.
Seong, D; Chang, Y.S; Hong, Y. 1995. Heuristic Algorithms For Buffer
Allocation In A Production Line With Unreliable Machines.
International Journal Production And Research Vol.33. No.7.
Smith, M.J and Cruz, B.R.F. 2000. The Buffer Allocation Problem For General
Finite Buffer Queueing Networks. Departement Of Mechanical And
Industrial Engineering, University Of Massachusett. Amherst
Massachusett.
Spinellis, D and Papadopoulos, H.T. 1997. A Simulated Annealing Approach
for Buffer Allocation in Reliable Production Lines. Department of
Mathematics University of the Aegean GR-832 00 Karlovasi, Samos
Greece.
Spinellis, D and Papadopoulos, C.T. 2000. Stochatis Algorithms For Buffer
Allocation In Reliable Production Lines. Mathematical Problem In
Engineering.
Suletra, I.W. 2006. Modul “Latihan Simulasi dengan ProModel”. Teknik
Industri UNS. Surakarta.
Walpole, E.R. 1995. Pengantar Statistika Edisi ke-3. PT. Garamedia Pustaka
Utama., Jakarta.
I - 84
Wibisono, E. 2004. Komparasi Sistem Manufaktur Pull dan Push Melalui
Pendekatan Simulasi. Jurnal Teknik Industri Vol.6, No.1
http://puslit.petra.ac.id/journals/industrial.
LLAAMMPPIIRRAANN
1 Data Waktu Proses Tiap Mesin.
2 Data Waktu Antar Kerusakan Tiap Mesin.
3 Data Waktu Perbaikan Tiap Mesin.
4 Data Waktu Perpindahan Part / Material.
5 Format Listing Model Simulasi.
6 General Report running awal.
7 General Report untuk running eksperimen.
8 General Report untuk buffer 900 unit dan 2600
unit.
9 General Report untuk line tanpa buffer.
Waktu proses tiap mesin (detik).
no Mesin flare Mesin stem Mesin mounting Mesin sealex Mesin basing 1 1,31 1,62 1,84 2,06 1,63 2 1,47 1,74 1,96 2,17 1,76 3 1,45 1,67 2,02 2,10 1,70 4 1,31 1,77 1,98 2,26 1,81 5 1,47 1,67 1,82 2,08 1,72 6 1,32 1,75 2,07 2,21 1,81
I - 85
7 1,30 1,71 2,12 2,29 1,78 8 1,31 1,64 1,97 2,38 1,72 9 1,39 1,64 1,82 1,94 1,73
10 1,50 1,76 2,02 2,26 1,77 11 1,47 1,75 1,96 1,98 1,77 12 1,69 1,71 2,03 2,28 1,74 13 1,54 1,70 2,12 2,20 1,74 14 1,49 1,72 2,03 2,09 1,77 15 1,65 1,74 2,09 2,08 1,80 16 1,68 1,75 1,89 2,34 1,82 17 1,67 1,76 2,03 2,23 1,84 18 1,50 1,73 1,97 2,00 1,82 19 1,47 1,76 1,83 2,24 1,77 20 1,60 1,78 1,91 2,02 1,80 21 1,60 1,84 2,10 1,99 1,81 22 1,34 1,71 1,86 1,99 1,67 23 1,70 1,87 2,08 2,00 1,82 24 1,42 1,76 1,95 1,96 1,70 25 1,59 1,70 1,88 2,20 1,63 26 1,40 1,82 2,10 2,12 1,74 27 1,65 1,64 2,06 2,18 1,55 28 1,36 1,74 1,98 2,24 1,73 29 1,63 1,65 1,98 2,17 1,63 30 1,34 1,84 2,06 2,17 1,81 31 1,65 1,83 1,91 2,14 1,79 32 1,60 1,80 1,80 2,09 1,75 33 1,56 1,80 2,06 2,32 1,74 34 1,64 1,76 2,01 2,30 1,69 35 1,67 1,87 1,94 2,12 1,79 36 1,47 1,81 2,05 2,21 1,72 37 1,62 1,78 1,89 1,97 1,77 38 1,77 1,86 1,93 2,03 1,84 39 1,52 1,91 1,85 2,28 1,88 40 1,44 1,83 2,07 2,18 1,79 41 1,53 1,90 2,01 2,02 1,95 42 1,48 1,85 1,89 2,14 1,91 43 1,56 1,93 2,00 2,03 2,00 44 1,31 1,85 1,86 2,06 1,93 45 1,36 1,85 1,95 2,18 1,94 46 1,53 1,82 1,91 2,03 1,83 47 1,50 1,90 1,91 2,14 1,92 48 1,54 1,83 2,04 2,04 1,86 49 1,54 1,89 1,95 2,22 1,93 50 1,57 1,95 1,97 2,03 2,00
Waktu proses tiap mesin (detik). (lanjutan)
no Mesin flare Mesin stem Mesin mounting Mesin sealex Mesin basing 51 1,49 1,76 1,92 2,11 1,82 52 1,60 1,67 2,02 2,20 1,74 53 1,43 1,70 1,87 2,02 1,78
I - 86
54 1,53 1,74 1,93 2,22 1,83 55 1,43 1,72 1,95 2,19 1,73 56 1,49 1,66 1,90 2,22 1,68 57 1,54 1,70 1,99 2,04 1,73 58 1,53 1,82 1,94 2,23 1,86 59 1,54 1,85 1,94 2,14 1,90 60 1,53 1,66 1,99 2,10 1,72 61 1,40 1,68 1,96 2,24 1,61 62 1,63 1,61 2,03 2,24 1,53 63 1,66 1,72 1,98 2,34 1,63 64 1,46 1,69 1,86 2,30 1,68 65 1,50 1,73 1,89 2,18 1,71 66 1,45 1,61 2,00 2,15 1,58 67 1,67 1,70 1,97 2,27 1,66 68 1,54 1,70 2,00 2,12 1,65 69 1,62 1,63 1,91 2,11 1,57 70 1,59 1,66 1,97 2,22 1,59 71 1,68 1,76 1,93 2,20 1,68 72 1,63 1,83 1,97 2,18 1,74 73 1,53 1,76 1,98 2,26 1,75 74 1,59 1,80 1,92 2,25 1,78 75 1,56 1,79 2,04 2,18 1,76 76 1,51 1,84 1,93 2,12 1,80 77 1,55 1,77 2,02 2,28 1,72 78 1,59 1,82 2,03 2,22 1,76 79 1,60 1,84 1,91 2,18 1,77 80 1,55 1,81 2,03 2,32 1,73 81 1,58 1,73 1,91 2,23 1,82 82 1,57 1,83 1,96 2,25 1,84 83 1,51 1,82 1,86 2,30 1,84 84 1,55 1,88 1,91 2,21 1,91 85 1,53 1,84 1,82 2,16 1,88 86 1,59 1,81 1,93 2,26 1,86 87 1,50 1,61 1,94 2,26 1,67 88 1,53 1,64 1,83 2,27 1,71 89 1,58 1,86 1,86 2,15 1,94 90 1,51 1,77 1,88 2,26 1,86 91 1,53 1,74 2,02 2,29 1,75 92 1,48 1,90 1,91 2,20 1,92 93 1,30 1,74 2,05 2,22 1,77 94 1,64 1,85 2,03 2,24 1,89 95 1,60 1,71 2,04 2,27 1,76 96 1,68 1,82 1,92 2,20 1,88 97 1,41 1,88 2,08 2,29 1,95 98 1,62 1,85 1,97 2,30 1,93 99 1,35 1,78 1,88 2,17 1,87 100 1,67 1,74 1,95 2,32 1,75
Waktu proses tiap mesin (detik). (lanjutan)
no Mesin flare Mesin stem Mesin mounting Mesin sealex Mesin basing
I - 87
101 1,55 1,78 1,99 2,42 1,76 102 1,67 1,68 2,04 2,20 1,65 103 1,41 1,81 2,00 2,37 1,77 104 1,48 1,75 2,03 2,20 1,70 105 1,63 1,84 1,93 2,26 1,78 106 1,60 1,68 1,95 2,45 1,61 107 1,44 1,79 2,07 2,46 1,71 108 1,59 1,69 2,03 2,45 1,60 109 1,46 1,73 2,06 2,40 1,72 110 1,60 1,85 2,00 2,15 1,83 111 1,53 1,84 2,07 2,47 1,81 112 1,54 1,78 1,92 2,20 1,74 113 1,67 1,78 2,05 2,15 1,73 114 1,63 1,78 2,06 2,26 1,72 115 1,53 1,75 1,94 2,18 1,68 116 1,54 1,80 2,13 2,25 1,72 117 1,62 1,78 2,07 2,18 1,69 118 1,59 1,80 1,91 2,20 1,79 119 1,67 1,84 1,98 2,46 1,82 120 1,59 1,81 2,10 2,16 1,78 121 1,58 1,87 2,00 2,50 1,91 122 1,78 1,88 1,95 2,20 1,93 123 1,51 1,90 2,04 2,07 1,96 124 1,51 1,76 2,14 2,04 1,83 125 1,59 1,92 1,94 2,06 2,00 126 1,57 1,83 1,95 2,11 1,92 127 1,55 1,78 2,00 2,25 1,79 128 1,80 1,77 1,98 2,23 1,79 129 1,58 1,88 2,00 2,14 1,91 130 1,59 1,77 2,00 2,23 1,81 131 1,77 1,84 2,04 2,16 1,89 132 1,66 1,83 2,07 2,19 1,89 133 1,64 1,81 2,10 1,97 1,88 134 1,68 1,68 2,02 2,25 1,76 135 1,63 1,75 2,10 2,21 1,84 136 1,76 1,91 2,07 2,17 1,92 137 1,66 1,91 2,05 2,05 1,93 138 1,70 1,86 2,01 2,14 1,89 139 1,62 1,84 2,05 2,03 1,88 140 1,62 1,86 1,98 2,18 1,91 141 1,59 1,82 1,97 2,39 1,76 142 1,60 1,82 1,97 2,27 1,75 143 1,42 1,83 1,97 2,27 1,75 144 1,35 1,76 2,04 2,33 1,67 145 1,40 1,84 1,98 2,31 1,83 146 1,43 1,85 2,03 2,26 1,83 147 1,48 1,84 2,03 2,33 1,81 148 1,36 1,85 1,95 2,37 1,81 149 1,56 1,80 2,00 2,30 1,75 150 1,41 1,84 2,02 2,25 1,78
I - 88
Waktu proses tiap mesin (detik). (lanjutan)
no Mesin flare Mesin stem Mesin mounting Mesin sealex Mesin basing 151 1,48 1,63 1,90 2,33 1,56 152 1,68 1,73 2,07 2,26 1,65 153 1,58 1,68 2,06 2,39 1,59 154 1,58 1,68 1,90 2,33 1,67 155 1,53 1,76 2,01 2,33 1,74 156 1,68 1,62 2,02 2,29 1,59 157 1,45 1,60 2,10 2,38 1,56 158 1,43 1,62 1,99 2,29 1,57 159 1,58 1,65 2,03 2,32 1,59 160 1,53 1,75 1,98 2,27 1,68 161 1,66 1,66 1,92 2,13 1,58 162 1,75 1,72 2,09 2,12 1,63 163 1,65 1,76 2,08 2,05 1,75 164 1,68 1,74 1,88 1,94 1,72 165 1,64 1,68 1,93 2,11 1,65 166 1,65 1,62 1,98 1,95 1,58 167 1,80 1,70 2,08 2,04 1,65 168 1,70 1,79 2,05 2,19 1,73 169 1,67 1,66 1,93 2,01 1,59 170 1,62 1,66 2,03 1,95 1,58 171 1,52 1,70 2,07 2,02 1,61 172 1,53 1,78 1,87 1,91 1,77 173 1,57 1,78 1,89 2,05 1,76 174 1,60 1,83 2,04 2,08 1,80 175 1,53 1,77 1,96 2,09 1,73 176 1,52 1,75 1,86 2,11 1,70 177 1,40 1,71 1,97 2,15 1,65 178 1,60 1,74 2,07 1,99 1,67 179 1,39 1,66 1,94 2,14 1,58 180 1,64 1,74 2,05 2,04 1,65 181 1,46 1,87 1,97 2,03 1,88 182 1,71 1,72 1,89 1,97 1,74 183 1,56 1,85 1,99 2,02 1,88 184 1,61 1,89 2,00 1,91 1,93 185 1,62 1,85 1,98 1,91 1,90 186 1,66 1,77 1,93 2,03 1,83 187 1,71 1,90 1,94 2,06 1,97 188 1,68 1,61 1,92 1,98 1,69 189 1,45 1,67 2,06 2,06 1,76 190 1,58 1,89 2,04 2,04 1,90 191 1,70 1,64 1,91 2,01 1,66 192 1,62 1,93 1,97 1,95 1,96 193 1,68 1,79 1,87 1,93 1,83 194 1,82 1,73 1,92 1,98 1,78 195 1,75 1,67 1,94 2,02 1,73 196 1,83 1,93 1,94 1,96 2,00 197 1,55 1,87 2,01 1,90 1,95
I - 89
198 1,65 1,80 2,08 1,99 1,89 199 1,73 1,68 2,06 1,93 1,69 200 1,80 1,77 1,92 1,96 1,79
Waktu antar kerusakan tiap mesin.
Menit Konversi ke detik no flare stem mounting sealex basing no flare stem mounting sealex basing 1 115 110 145 65 110 1 6.900 6.600 8.700 3.900 6.600 2 50 80 170 160 60 2 3.000 4.800 10.200 9.600 3.600 3 100 130 120 105 75 3 6.000 7.800 7.200 6.300 4.500 4 55 45 120 120 105 4 3.300 2.700 7.200 7.200 6.300 5 35 95 115 135 60 5 2.100 5.700 6.900 8.100 3.600 6 65 50 75 125 100 6 3.900 3.000 4.500 7.500 6.000 7 75 115 170 120 90 7 4.500 6.900 10.200 7.200 5.400 8 45 50 160 150 100 8 2.700 3.000 9.600 9.000 6.000 9 80 115 130 60 90 9 4.800 6.900 7.800 3.600 5.400 10 100 65 120 190 115 10 6.000 3.900 7.200 11.400 6.900 11 85 85 95 85 90 11 5.100 5.100 5.700 5.100 5.400 12 65 95 150 110 95 12 3.900 5.700 9.000 6.600 5.700 13 60 90 110 155 75 13 3.600 5.400 6.600 9.300 4.500 14 80 85 130 85 105 14 4.800 5.100 7.800 5.100 6.300 15 95 90 135 150 110 15 5.700 5.400 8.100 9.000 6.600 16 55 100 140 160 90 16 3.300 6.000 8.400 9.600 5.400 17 80 80 80 135 85 17 4.800 4.800 4.800 8.100 5.100 18 70 125 90 160 65 18 4.200 7.500 5.400 9.600 3.900 19 65 100 95 130 110 19 3.900 6.000 5.700 7.800 6.600 20 60 160 135 125 75 20 3.600 9.600 8.100 7.500 4.500 21 75 70 160 100 65 21 4.500 4.200 9.600 6.000 3.900 22 60 100 135 100 90 22 3.600 6.000 8.100 6.000 5.400 23 50 80 100 130 100 23 3.000 4.800 6.000 7.800 6.000 24 55 120 130 100 115 24 3.300 7.200 7.800 6.000 6.900 25 75 110 145 85 105 25 4.500 6.600 8.700 5.100 6.300 26 70 75 110 140 100 26 4.200 4.500 6.600 8.400 6.000 27 50 110 145 115 55 27 3.000 6.600 8.700 6.900 3.300 28 60 115 115 130 100 28 3.600 6.900 6.900 7.800 6.000 29 65 100 150 150 85 29 3.900 6.000 9.000 9.000 5.100 30 50 150 140 140 75 30 3.000 9.000 8.400 8.400 4.500 31 40 90 185 125 75 31 2.400 5.400 11.100 7.500 4.500 32 85 125 120 180 70 32 5.100 7.500 7.200 10.800 4.200 33 40 85 120 175 110 33 2.400 5.100 7.200 10.500 6.600 34 75 125 145 140 80 34 4.500 7.500 8.700 8.400 4.800 35 50 100 90 175 100 35 3.000 6.000 5.400 10.500 6.000 36 35 75 80 135 90 36 2.100 4.500 4.800 8.100 5.400 37 40 70 110 160 100 37 2.400 4.200 6.600 9.600 6.000 38 35 130 130 130 90 38 2.100 7.800 7.800 7.800 5.400 39 75 85 190 85 125 39 4.500 5.100 11.400 5.100 7.500 40 45 120 90 160 60 40 2.700 7.200 5.400 9.600 3.600 41 85 75 100 150 140 41 5.100 4.500 6.000 9.000 8.400 42 30 130 125 100 110 42 1.800 7.800 7.500 6.000 6.600 43 35 50 110 145 80 43 2.100 3.000 6.600 8.700 4.800
I - 90
44 60 140 145 115 145 44 3.600 8.400 8.700 6.900 8.700 45 85 60 130 160 130 45 5.100 3.600 7.800 9.600 7.800
Waktu antar kerusakan tiap mesin (lanjutan)
Menit Konversi ke detik no flare stem mounting sealex basing no flare stem mounting sealex basing 46 75 130 120 110 50 46 4.500 7.800 7.200 6.600 3.000 47 55 100 135 170 130 47 3.300 6.000 8.100 10.200 7.800 48 50 60 110 145 100 48 3.000 3.600 6.600 8.700 6.000 49 85 130 85 120 49 5.100 7.800 5.100 7.200 50 35 90 120 80 50 2.100 5.400 7.200 4.800 51 35 115 85 110 51 2.100 6.900 5.100 6.600 52 100 80 150 100 52 6.000 4.800 9.000 6.000 53 60 155 130 90 53 3.600 9.300 7.800 5.400 54 35 85 85 75 54 2.100 5.100 5.100 4.500 55 110 100 80 55 6.600 6.000 4.800 56 75 125 130 56 4.500 7.500 7.800 57 50 90 80 57 3.000 5.400 4.800 58 45 65 58 2.700 3.900 59 60 59 3.600 60 75 60 4.500
I - 91
Waktu perbaikan tiap mesin.
menit Konversi ke detik no flare stem mounting sealex basing no flare stem mounting sealex basing 1 15 30 30 25 20 1 900 1.800 1.800 1.500 1.200 2 20 15 30 20 30 2 1.200 900 1.800 1.200 1.800 3 25 25 40 25 50 3 1.500 1.500 2.400 1.500 3.000 4 15 20 30 15 35 4 900 1.200 1.800 900 2.100 5 35 10 25 30 40 5 2.100 600 1.500 1.800 2.400 6 20 35 25 35 25 6 1.200 2.100 1.500 2.100 1.500 7 25 20 20 40 40 7 1.500 1.200 1.200 2.400 2.400 8 10 35 35 25 30 8 600 2.100 2.100 1.500 1.800 9 40 30 25 25 20 9 2.400 1.800 1.500 1.500 1.200 10 25 15 40 15 25 10 1.500 900 2.400 900 1.500 11 10 30 25 20 25 11 600 1.800 1.500 1.200 1.500 12 20 35 30 30 20 12 1.200 2.100 1.800 1.800 1.200 13 10 25 45 25 30 13 600 1.500 2.700 1.500 1.800 14 25 35 40 25 50 14 1.500 2.100 2.400 1.500 3.000 15 20 10 25 30 35 15 1.200 600 1.500 1.800 2.100 16 25 35 30 15 20 16 1.500 2.100 1.800 900 1.200 17 15 20 25 35 30 17 900 1.200 1.500 2.100 1.800 18 25 30 35 15 25 18 1.500 1.800 2.100 900 1.500 19 20 25 30 35 30 19 1.200 1.500 1.800 2.100 1.800 20 10 35 25 40 20 20 600 2.100 1.500 2.400 1.200 21 15 30 20 20 25 21 900 1.800 1.200 1.200 1.500 22 20 25 15 15 20 22 1.200 1.500 900 900 1.200 23 15 30 45 20 25 23 900 1.800 2.700 1.200 1.500 24 25 45 35 25 35 24 1.500 2.700 2.100 1.500 2.100 25 10 20 20 45 20 25 600 1.200 1.200 2.700 1.200 26 30 30 30 30 25 26 1.800 1.800 1.800 1.800 1.500 27 30 20 25 25 20 27 1.800 1.200 1.500 1.500 1.200 28 10 35 20 40 40 28 600 2.100 1.200 2.400 2.400 29 15 25 35 10 35 29 900 1.500 2.100 600 2.100 30 35 25 30 45 20 30 2.100 1.500 1.800 2.700 1.200 31 30 35 20 20 25 31 1.800 2.100 1.200 1.200 1.500 32 30 25 30 35 30 32 1.800 1.500 1.800 2.100 1.800 33 15 20 20 20 30 33 900 1.200 1.200 1.200 1.800 34 40 30 30 45 35 34 2.400 1.800 1.800 2.700 2.100 35 35 25 20 30 25 35 2.100 1.500 1.200 1.800 1.500
I - 92
36 10 35 25 35 50 36 600 2.100 1.500 2.100 3.000 37 25 30 35 25 25 37 1.500 1.800 2.100 1.500 1.500 38 15 40 25 20 25 38 900 2.400 1.500 1.200 1.500 39 20 45 30 30 40 39 1.200 2.700 1.800 1.800 2.400 40 15 20 40 20 50 40 900 1.200 2.400 1.200 3.000 41 30 35 30 15 30 41 1.800 2.100 1.800 900 1.800 42 15 40 35 10 40 42 900 2.400 2.100 600 2.400 43 30 15 35 15 25 43 1.800 900 2.100 900 1.500 44 35 30 15 20 30 44 2.100 1.800 900 1.200 1.800 45 20 30 20 25 45 45 1.200 1.800 1.200 1.500 2.700
Waktu perbaikan tiap mesin (lanjutan).
menit Konversi ke detik no flare stem mounting sealex basing no flare stem mounting sealex basing 46 15 35 25 25 30 46 900 2.100 1.500 1.500 1.800 47 30 15 20 20 25 47 1.800 900 1.200 1.200 1.500 48 30 25 45 25 20 48 1.800 1.500 2.700 1.500 1.200 49 15 40 30 40 49 900 2.400 1.800 2.400 50 20 30 20 25 50 1.200 1.800 1.200 1.500 51 25 30 15 15 51 1.500 1.800 900 900 52 35 45 20 25 52 2.100 2.700 1.200 1.500 53 20 20 15 20 53 1.200 1.200 900 1.200 54 15 35 20 35 54 900 2.100 1.200 2.100 55 25 25 40 55 1.500 1.500 2.400 56 20 15 50 56 1.200 900 3.000 57 20 30 30 57 1.200 1.800 1.800 58 30 25 58 1.800 1.500 59 5 59 300 60 20 60 1.200
I - 93
Waktu perpindahan part (detik).
NO Dari Buffer1 ke Mesin Stem
Dari Buffer2 Ke Mesin Mounting
Dari Buffer3 Ke Mesin Sealex
Dari Buffer4 Ke Mesin Basing
1 1,34 1,17 1,38 1,52 2 1,09 1,41 1,11 1,57 3 1,41 1,15 0,98 1,44 4 0,95 1,35 1,34 1,13 5 1,00 1,36 0,96 1,07 6 1,06 0,86 1,30 0,89 7 0,89 1,30 1,02 1,19 8 1,40 1,48 0,85 1,61 9 1,48 0,89 1,27 0,87 10 1,21 1,07 0,87 0,87 11 1,46 1,25 0,93 1,56 12 1,15 1,03 1,49 1,00 13 1,03 1,47 1,43 1,47 14 1,10 1,12 1,48 1,35 15 0,99 1,50 1,12 0,88 16 1,18 1,41 1,30 0,94 17 0,92 1,05 1,15 1,27 18 1,50 1,06 1,06 1,04 19 1,39 1,41 0,97 1,57 20 1,20 1,26 1,45 1,54 21 1,47 1,23 1,06 1,25 22 1,33 1,06 1,42 1,38 23 1,33 1,25 1,12 1,10 24 1,44 1,44 1,06 1,30 25 1,42 1,37 1,17 1,22 26 1,40 1,38 1,03 1,10 27 1,03 1,45 1,36 1,41
I - 94
28 1,42 1,08 1,48 1,30 29 1,03 1,28 1,48 1,27 30 1,46 1,42 1,02 1,40 31 1,04 0,91 0,93 1,40 32 1,32 0,93 1,33 0,93 33 1,26 1,23 1,30 1,33 34 1,12 1,11 1,26 1,35 35 1,39 1,08 1,09 1,16 36 0,95 1,09 1,24 1,30 37 1,29 1,08 1,25 1,29 38 1,37 1,26 1,12 1,30 39 1,11 1,11 1,18 1,18 40 0,93 1,12 1,20 1,38 41 1,12 1,08 1,25 0,91 42 0,93 1,05 1,01 0,97 43 1,00 1,18 1,03 1,05 44 1,09 1,24 1,16 1,18 45 1,21 1,09 0,97 1,24
Waktu perpindahan part (detik). (lanjutan)
NO Dari Buffer1 ke Mesin Stem
Dari Buffer2 Ke Mesin Mounting
Dari Buffer3 Ke Mesin Sealex
Dari Buffer4 Ke Mesin Basing
46 1,28 0,96 1,15 0,93 47 0,92 1,19 1,15 1,10 48 1,25 0,93 0,99 1,18 49 1,21 0,91 1,18 1,16 50 1,03 1,19 1,26 1,16 51 0,99 1,05 1,30 1,15 52 1,11 1,02 1,06 1,25 53 1,13 1,13 0,93 0,94 54 1,07 0,97 1,43 1,44 55 1,11 0,96 1,39 0,93 56 1,14 1,13 0,98 1,18 57 1,10 1,10 1,18 1,13 58 0,97 1,01 1,52 1,13 59 1,09 1,08 0,92 0,91 60 0,96 1,09 1,32 1,03 61 1,08 1,08 1,51 1,53 62 0,99 1,10 0,95 1,27 63 1,06 1,29 1,42 0,86 64 1,39 1,50 1,36 0,94 65 1,29 1,03 1,01 1,49 66 1,31 0,93 1,05 1,15 67 1,06 0,88 1,23 1,50 68 1,04 1,15 1,24 1,50 69 0,97 0,94 1,55 0,87
I - 95
70 0,93 1,25 1,28 0,91 71 1,35 1,36 1,55 1,08 72 1,30 1,55 0,95 1,09 73 1,26 1,26 1,19 0,99 74 1,08 1,41 0,97 0,93 75 1,24 1,32 1,17 1,51 76 0,96 1,52 1,16 1,40 77 1,37 1,31 0,98 1,51 78 1,39 0,88 1,36 1,27 79 0,93 1,32 1,33 1,54 80 1,14 0,99 1,13 1,31
******************************************************************************** * * * Formatted Listing of Model: * * F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\bab4\line4fixbgt.MOD * * * ******************************************************************************** Time Units: Seconds Distance Units: Feet ******************************************************************************** * Locations * ******************************************************************************** Name Cap Units Stats Rules Cost -------------- ---- ----- ----------- -------------- ------------ gudang_BB inf 1 Time Series Oldest, FIFO, mesin_flare 1 1 Time Series Oldest, FIFO, buffer1 1225 1 Time Series Oldest, , mesin_stem 1 1 Time Series Oldest, FIFO, buffer2 915 1 Time Series Oldest, , mesin_mounting 1 1 Time Series Oldest, FIFO, buffer3 820 1 Time Series Oldest, , mesin_sealex 1 1 Time Series Oldest, FIFO, buffer4 545 1 Time Series Oldest, , mesin_basing 1 1 Time Series Oldest, FIFO, ******************************************************************************** * Clock downtimes for Locations * ******************************************************************************** Loc Frequency First Time Priority Scheduled Disable Logic
I - 96
-------------- ------------ ------------ ------------ --------- ------- ------------------ mesin_flare w(1.69,2280) 99 No No wait w(2.26,1160) mesin_stem w(2.1,3630) 99 No No wait w(2.61,1260) mesin_mounting w(2.11,3520) 99 No No wait w(2.13,983) mesin_sealex w(2.58,4690) 99 No No wait w(1.96,1070) mesin_basing w(2.27,3010) 99 No No wait w(1.84,1050) ******************************************************************************** * Entities * ******************************************************************************** Name Speed (fpm) Stats Cost ------------ ------------ ----------- ------------ Raw_material 150 Time Series wip 150 Time Series lampu 150 Time Series ******************************************************************************** * Processing * ******************************************************************************** Process Routing Entity Location Operation Blk Output Destination Rule Move Logic ------------ -------------- ------------------ ---- ------------ -------------- ------- ------------ Raw_material gudang_BB 1 Raw_material mesin_flare FIRST 1 Raw_material mesin_flare wait w(5.68,0.606) 1 wip buffer1 FIRST 1 wip buffer1 1 wip mesin_stem FIRST 1 move for l(0.147,0.148) wip mesin_stem wait w(10.7,0.808) 1 wip buffer2 FIRST 1 wip buffer2 1 wip mesin_mounting FIRST 1 move for l(0.149,0.153) wip mesin_mounting wait p5(177,172) 1 wip buffer3 FIRST 1 wip buffer3 1 wip mesin_sealex FIRST 1 move for l(0.161,0.156) wip mesin_sealex wait w(9.61,1.23) 1 wip buffer4 FIRST 1 wip buffer4 1 wip mesin_basing FIRST 1 move for w(6.32,1.3)
I - 97
wip mesin_basing wait w(7.95,0.817) 1 lampu EXIT FIRST 1 ******************************************************************************** * Arrivals * ******************************************************************************** Entity Location Qty each First Time Occurrences Frequency Logic ------------ --------- ---------- ----------- ---------- ---------- ------------ Raw_material gudang_BB 500000 0 1 0 General report running awal -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 07:38:37 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : All Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ------------ lampu 7626 0 22022.678291 1.667750 12770.882709 4.248497 9245.879335 (Rep 1) lampu 9496 0 21279.536614 1.667558 15295.339437 4.245345 5978.284274 (Rep 2) lampu 8002 0 20404.399406 1.667263 11184.726226 4.244508 9213.761410 (Rep 3) lampu 9285 0 20415.976408 1.667647 12181.568639 4.244520 8228.495603 (Rep 4) lampu 7947 0 20316.288207 1.669440 10297.779324 4.248520 10012.590922 (Rep 5) lampu 8569 0 20286.730372 1.670459 12790.065002 4.254058 7490.740854 (Rep 6) lampu 11164 0 21481.582872 1.667104 14260.434584 4.247068 7215.234115 (Rep 7)
I - 98
lampu 8201 0 22206.294198 1.670182 12854.337120 4.241462 9346.045435 (Rep 8) lampu 9082 0 21249.562458 1.668729 13725.334277 4.245785 7518.313667 (Rep 9) lampu 10353 0 22266.337814 1.664022 16352.603387 4.245842 5907.824563 (Rep 10) lampu 9581 0 21007.189572 1.663566 14025.361584 4.243995 6975.920426 (Rep 11) lampu 8071 0 21771.648072 1.663027 12217.963380 4.244771 9547.776894 (Rep 12) lampu 7301 0 21005.266165 1.666559 10892.705047 4.244193 10106.650366 (Rep 13) lampu 8428 0 21301.607519 1.666822 13513.483374 4.246989 7782.210333 (Rep 14) lampu 10550 0 21755.644999 1.668428 15308.451152 4.248402 6441.277017 (Rep 15) lampu 8213 0 22216.915757 1.668528 12479.949580 4.242361 9731.055288 (Rep 16) lampu 8273 0 21903.187245 1.673380 12555.749006 4.247641 9341.517219 (Rep 17) lampu 9502 0 20343.103984 1.661540 13208.395106 4.245811 7128.801527 (Rep 18) lampu 10299 0 23011.333048 1.668930 16859.466978 4.246335 6145.950805 (Rep 19) lampu 10987 0 21017.646970 1.662579 13951.342051 4.246290 7060.396050 (Rep 20) lampu 8760 0 22311.147892 1.669218 12754.119347 4.245927 9551.113400 (Rep 21) lampu 7939 0 20545.136370 1.666186 11198.869821 4.247700 9340.352663 (Rep 22) lampu 8967 0 21145.080587 1.659485 13916.485317 4.244780 7222.691005 (Rep 23) lampu 8584 0 19406.848214 1.663913 11276.387507 4.245649 8124.551145 (Rep 24) lampu 8461 0 20983.228500 1.663063 13543.817098 4.249153 7433.499186 (Rep 25) lampu 9037 0 21723.900878 1.670832 12943.351979 4.244079 8774.633988 (Rep 26) lampu 8324 0 21600.427683 1.668599 11955.979815 4.244792 9638.534476 (Rep 27) lampu 11008 0 20723.458071 1.669799 14573.257703 4.246495 6144.284073 (Rep 28) lampu 7678 0 22467.552893 1.666299 12490.628442 4.243117 9971.015035 (Rep 29) lampu 8254 0 22844.609922 1.666758 13687.958598 4.251586 9150.732980 (Rep 30) lampu 9075 0 21355.590268 1.669177 12762.817666 4.247852 8586.855572 (Rep 31) lampu 9710 0 21698.875949 1.667796 13562.525773 4.244280 8130.438099 (Rep 32) lampu 10061 0 21276.369798 1.665763 14111.958873 4.245890 7158.499272 (Rep 33) lampu 7739 0 20667.391964 1.665361 11679.701125 4.244010 8981.781468 (Rep 34) lampu 10017 0 21987.218404 1.673248 13845.539158 4.245859 8135.760138 (Rep 35) lampu 8044 0 21632.836539 1.672471 12079.269770 4.247190 9547.647107 (Rep 36) lampu 7812 0 20484.300906 1.666112 11329.695900 4.248913 9148.689981 (Rep 37) lampu 9094 0 20603.225291 1.663616 12738.693512 4.247634 7858.620530 (Rep 38) lampu 9349 0 21029.329875 1.670759 15075.088478 4.244451 5948.326187 (Rep 39)
I - 99
lampu 8278 0 20760.576859 1.660892 12444.273550 4.245304 8310.397113 (Rep 40) lampu 8167 0 19698.881160 1.669647 13172.544316 4.246290 6520.420906 (Rep 41) lampu 7580 0 22389.904609 1.668617 11803.734530 4.249146 10580.252315 (Rep 42) lampu 10554 0 21444.668149 1.666057 13571.309468 4.246803 7867.445820 (Rep 43) lampu 8969 0 20695.839124 1.671732 13485.666970 4.244934 7204.255489 (Rep 44) lampu 8295 0 21366.019838 1.666938 12570.466597 4.248299 8789.638005 (Rep 45) lampu 10077 0 23959.450712 1.667392 15420.892894 4.245091 8532.645335 (Rep 46) lampu 8447 0 21457.436077 1.661820 14475.403900 4.248415 6976.121943 (Rep 47) lampu 11238 0 21692.760560 1.668970 16175.747623 4.245193 5511.098774 (Rep 48) lampu 9210 0 22094.468616 1.666651 14231.223635 4.244520 7857.333809 (Rep 49) lampu 8972 0 23624.263515 1.667637 18555.298017 4.245039 5063.052822 (Rep 50) lampu 9229 0 21662.236237 1.665251 12602.897611 4.249983 9053.423393 (Rep 51) lampu 8798 0 21204.957793 1.661275 13159.106329 4.246331 8039.943858 (Rep 52) lampu 9531 0 19600.422072 1.665077 13353.332390 4.248669 6241.175936 (Rep 53) lampu 8958 0 19775.885643 1.664963 11907.042762 4.244665 7862.933253 (Rep 54) lampu 8475 0 22213.281803 1.662832 15109.876981 4.251828 7097.490163 (Rep 55) lampu 10934 0 21058.796276 1.661204 14511.913031 4.247981 6540.974061 (Rep 56) lampu 8677 0 21710.333232 1.667490 13067.846977 4.245336 8636.573429 (Rep 57) lampu 9523 0 22320.674359 1.667048 13482.911044 4.246462 8831.849805 (Rep 58) lampu 10183 0 21373.196996 1.660791 13739.384193 4.240522 7627.911490 (Rep 59) lampu 8907 0 21645.169223 1.663716 13131.291159 4.247429 8507.966919 (Rep 60) lampu 9030.75 0 21391.644714 1.666633 13370.404130 4.246333 8015.327617 (Average) lampu 1003.9 0 906.074663 0.003249 1516.204827 0.002391 1307.475121 (Std. Dev.) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 08:13:49 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS
I - 100
Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ --------- -------- --------- ------ gudang BB 8 999999 498941 28759.801374 498245 498941 497548 49.82 (Average) mesin flare 8 1 1394.05 17.245548 0.651519 1 0.583333 65.15 (Average) buffer1 8 10 1400.63 171.009427 6.52654 10 5.78333 65.27 (Average) mesin stem 8 1 1395.27 11.815309 0.450214 1 0.4 45.02 (Average) buffer2 8 10 1399.2 118.843377 4.55544 10 4.1 45.55 (Average) mesin mounting 8 1 1395.42 8.283284 0.32094 1 0.266667 32.09 (Average) buffer3 8 10 1398.7 83.270391 3.25039 10 2.95 32.50 (Average) mesin sealex 8 1 1395.95 6.113414 0.238521 1 0.15 23.85 (Average) buffer4 8 10 1398.13 62.335153 2.44793 10 1.7 24.48 (Average) mesin basing 8 1 1396.4 0.768907 0.0372755 1 0.0166667 3.73 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ---------- Raw material 0 497548 - - - - - (Average) wip 0 15.5333 - - - - - (Average) lampu 1396.38 0 21624.460208 1.665856 21118.730654 4.246052 499.817646 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 08:25:26 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr --------------------------------------------------------------------------------
I - 101
LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ --------- -------- --------- ------ gudang BB 8 999999 498527 28721.134312 497162 498527 496017 49.72 (Average) mesin flare 8 1 2511.03 8.051615 0.642332 1 0.7 64.23 (Average) buffer1 8 50 2538.7 403.768857 32.6968 50 34.1833 65.39 (Average) mesin stem 8 1 2504.97 5.608387 0.452845 1 0.4 45.28 (Average) buffer2 8 50 2527.73 283.077961 23.1062 50 21.15 46.21 (Average) mesin mounting 8 1 2506.88 4.220566 0.344883 1 0.35 34.49 (Average) buffer3 8 50 2521.35 209.970856 17.2438 50 16.8167 34.49 (Average) mesin sealex 8 1 2504.75 3.462720 0.285464 1 0.233333 28.55 (Average) buffer4 8 50 2516.3 173.610184 14.4005 50 10.15 28.80 (Average) mesin basing 8 1 2506.2 0.769295 0.0669421 1 0.0666667 6.69 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 496017 - - - - - (Average) wip 0 83.5 - - - - - (Average) lampu 2506.13 0 20469.912656 1.665913 19374.468945 4.245879 1089.531919 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 08:34:54 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr --------------------------------------------------------------------------------
I - 102
LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ --------- -------- --------- ------ gudang BB 8 999999 498203 28692.056860 496336 498203 494598 49.63 (Average) mesin flare 8 1 3605.9 5.485380 0.645254 1 0.7 64.53 (Average) buffer1 8 100 3665.5 551.437775 66.0309 100 71.6167 66.03 (Average) mesin stem 8 1 3594.27 3.787928 0.446234 1 0.483333 44.62 (Average) buffer2 8 100 3630.8 381.233186 45.5698 100 52.2167 45.57 (Average) mesin mounting 8 1 3578.85 3.043839 0.361484 1 0.383333 36.15 (Average) buffer3 8 100 3608.17 293.983026 35.2367 100 40.2333 35.24 (Average) mesin sealex 8 1 3568.25 2.754122 0.330007 1 0.35 33.00 (Average) buffer4 8 100 3601.82 278.968731 33.7315 100 36.5 33.73 (Average) mesin basing 8 1 3565.42 0.768839 0.0951778 1 0.0666667 9.52 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 494599 - - - - - (Average) wip 0 202.1 - - - - - (Average) lampu 3565.35 0 21080.677708 1.666907 19557.981044 4.245633 1516.784123 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 08:47:27 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr
I - 103
-------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 497536 28646.118870 494877 497536 492294 49.49 (Average) mesin flare 8 1 5242.2 3.512809 0.617158 1 0.583333 61.72 (Average) buffer1 8 200 5365.68 719.808483 129.582 200 118.633 64.79 (Average) mesin stem 8 1 5247.52 2.666757 0.471503 1 0.466667 47.15 (Average) buffer2 8 200 5335.67 547.437933 98.3923 200 103.883 49.20 (Average) mesin mounting 8 1 5232.2 2.390837 0.423666 1 0.416667 42.37 (Average) buffer3 8 200 5306.33 461.837421 83.0228 200 74 41.51 (Average) mesin sealex 8 1 5232.78 2.242175 0.401059 1 0.333333 40.11 (Average) buffer4 8 200 5309.13 449.011601 81.3556 200 68.85 40.68 (Average) mesin basing 8 1 5240.5 0.769308 0.139983 1 0.116667 14.00 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 492295 - - - - - (Average) wip 0 367.017 - - - - - (Average) lampu 5240.38 0 21559.918686 1.666257 19333.268284 4.246334 2220.737811 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/18/2006 Time: 09:14:01 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr)
I - 104
Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 497147 28610.033291 493868 497147 490645 49.39 (Average) mesin flare 8 1 6503.03 2.800882 0.617483 1 0.616667 61.75 (Average) buffer1 8 300 6694 855.472014 194.669 300 187.65 64.89 (Average) mesin stem 8 1 6506.88 2.150187 0.475752 1 0.433333 47.58 (Average) buffer2 8 300 6659.8 668.660266 151.923 300 144.417 50.64 (Average) mesin mounting 8 1 6515.83 2.079348 0.462739 1 0.45 46.27 (Average) buffer3 8 300 6639.28 600.019844 136.086 300 128.8 45.36 (Average) mesin sealex 8 1 6511.1 2.094370 0.468198 1 0.433333 46.82 (Average) buffer4 8 300 6675.48 633.601646 145.264 300 111.333 48.42 (Average) mesin basing 8 1 6564.38 0.769291 0.175345 1 0.183333 17.53 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 490645 - - - - - (Average) wip 0 573.917 - - - - - (Average) lampu 6564.2 0 21617.121784 1.666972 18783.920228 4.245342 2827.289243 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 12:08:32 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run
I - 105
Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 496749 28572.324733 492822 496749 489036 49.28 (Average) mesin flare 8 1 7712.85 2.352588 0.608515 1 0.616667 60.85 (Average) buffer1 8 400 7945.17 976.603324 261.425 400 258.767 65.36 (Average) mesin stem 8 1 7686.72 1.852758 0.481092 1 0.433333 48.11 (Average) buffer2 8 400 7874.08 766.543979 204.783 400 188.4 51.20 (Average) mesin mounting 8 1 7686.28 1.838452 0.480943 1 0.5 48.09 (Average) buffer3 8 400 7911.07 711.981414 191.848 400 214.733 47.96 (Average) mesin sealex 8 1 7696.82 1.993201 0.524213 1 0.5 52.42 (Average) buffer4 8 400 7897.8 823.971547 222.475 400 216.667 55.62 (Average) mesin basing 8 1 7681.3 0.768976 0.205089 1 0.116667 20.51 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 489037 - - - - - (Average) wip 0 880.583 - - - - - (Average) lampu 7681.18 0 21432.435458 1.666958 18024.810918 4.246180 3401.711402 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 12:29:14 AM
I - 106
-------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 496306 28562.890332 492220 496306 487958 49.22 (Average) mesin flare 8 1 8349.15 2.120857 0.600926 1 0.65 60.09 (Average) buffer1 8 500 8650.95 1118.602424 327.94 500 346.1 65.59 (Average) mesin stem 8 1 8305.25 1.713850 0.484942 1 0.433333 48.49 (Average) buffer2 8 500 8551.25 892.817562 260.374 500 256.983 52.07 (Average) mesin mounting 8 1 8294.87 1.797975 0.511194 1 0.483333 51.12 (Average) buffer3 8 500 8607.37 900.821530 265.729 500 267.05 53.15 (Average) mesin sealex 8 1 8340.83 2.008544 0.57575 1 0.55 57.58 (Average) buffer4 8 500 8711.43 1067.743560 318.865 500 331.117 63.77 (Average) mesin basing 8 1 8380.6 0.768943 0.223759 1 0.283333 22.38 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 487958 - - - - - (Average) wip 0 1203.42 - - - - - (Average) lampu 8380.32 0 21807.107166 1.666882 17650.885351 4.245766 4150.309167 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report
I - 107
Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 12:49:47 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 495807 28555.415149 491596 495807 487083 49.16 (Average) mesin flare 8 1 8724.67 2.004423 0.597009 1 0.616667 59.70 (Average) buffer1 8 600 9110.35 1290.322140 402.855 600 380.717 67.14 (Average) mesin stem 8 1 8730.1 1.734826 0.51776 1 0.6 51.78 (Average) buffer2 8 600 9072.55 1091.515141 340.147 600 375.15 56.69 (Average) mesin mounting 8 1 8697.88 1.813409 0.542076 1 0.5 54.21 (Average) buffer3 8 600 9079.43 1129.162864 353.523 600 389.217 58.92 (Average) mesin sealex 8 1 8690.83 2.018931 0.604242 1 0.683333 60.42 (Average) buffer4 8 600 9138.3 1285.723077 405.254 600 425.9 67.54 (Average) mesin basing 8 1 8712.47 0.768910 0.232601 1 0.25 23.26 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 487084 - - - - - (Average) wip 0 1573.58 - - - - - (Average) lampu 8712.22 0 21883.753217 1.665958 16876.881102 4.245710 5000.960448 (Average)
I - 108
-------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 01:11:51 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 495691 28522.839108 490920 495691 486279 49.09 (Average) mesin flare 8 1 9412.2 1.883638 0.601445 1 0.633333 60.14 (Average) buffer1 8 700 9848.2 1427.741127 478.867 700 468.517 68.41 (Average) mesin stem 8 1 9380.2 1.622117 0.518607 1 0.466667 51.86 (Average) buffer2 8 700 9818.23 1212.643840 406.739 700 429.733 58.11 (Average) mesin mounting 8 1 9389.02 1.755330 0.565229 1 0.55 56.52 (Average) buffer3 8 700 9768.68 1281.153944 430.094 700 524.1 61.44 (Average) mesin sealex 8 1 9245.18 2.011580 0.637248 1 0.65 63.72 (Average) buffer4 8 700 9733.08 1525.340948 508.46 700 516.367 72.64 (Average) mesin basing 8 1 9217.1 0.769244 0.246178 1 0.233333 24.62 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 486280 - - - - - (Average) wip 0 1941.15 - - - - - (Average) lampu 9216.87 0 21346.880804 1.666290 15809.251815 4.246171 5531.716529 (Average)
I - 109
-------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 01:38:00 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 495383 28525.269064 490656 495383 485866 49.07 (Average) mesin flare 8 1 9517.75 1.889344 0.608296 1 0.566667 60.83 (Average) buffer1 8 800 10032.5 1625.726577 553.975 800 611.583 69.25 (Average) mesin stem 8 1 9421.48 1.648759 0.527498 1 0.583333 52.75 (Average) buffer2 8 800 9913.35 1467.540947 495.795 800 542.2 61.97 (Average) mesin mounting 8 1 9371.73 1.849938 0.58913 1 0.566667 58.91 (Average) buffer3 8 800 9881.93 1617.792970 545.793 800 523.35 68.22 (Average) mesin sealex 8 1 9359.25 2.115197 0.677011 1 0.7 67.70 (Average) buffer4 8 800 9911.68 1823.935383 619.717 800 664.633 77.46 (Average) mesin basing 8 1 9247.37 0.769165 0.246972 1 0.316667 24.70 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 485866 - - - - - (Average) wip 0 2344.38 - - - - - (Average)
I - 110
lampu 9247.05 0 21715.417180 1.666801 15114.822058 4.245644 6594.682677 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 02:01:58 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 495032 28511.130637 490066 495032 485034 49.01 (Average) mesin flare 8 1 9998.82 1.732563 0.592485 1 0.616667 59.25 (Average) buffer1 8 900 10622.1 1713.311883 624.451 900 640.883 69.38 (Average) mesin stem 8 1 9981.68 1.606283 0.551999 1 0.533333 55.20 (Average) buffer2 8 900 10519.2 1623.624264 587.628 900 642.75 65.29 (Average) mesin mounting 8 1 9877.05 1.756153 0.596071 1 0.716667 59.61 (Average) buffer3 8 900 10386 1756.719046 625.76 900 732.583 69.53 (Average) mesin sealex 8 1 9654.1 2.060981 0.68097 1 0.683333 68.10 (Average) buffer4 8 900 10388 2046.306783 729.161 900 735.967 81.02 (Average) mesin basing 8 1 9652.18 0.769313 0.257837 1 0.266667 25.78 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 485035 - - - - - (Average)
I - 111
wip 0 2755.02 - - - - - (Average) lampu 9651.92 0 21668.287806 1.667074 14324.177049 4.245929 7338.197754 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 02:28:39 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 494567 28503.834816 489480 494567 484774 48.95 (Average) mesin flare 8 1 9793.45 1.835021 0.604188 1 0.6 60.42 (Average) buffer1 8 1000 10473.2 2041.390246 721.806 1000 769.7 72.18 (Average) mesin stem 8 1 9704.2 1.776562 0.584047 1 0.583333 58.40 (Average) buffer2 8 1000 10343.6 2058.962630 724.762 1000 703.05 72.48 (Average) mesin mounting 8 1 9641.25 1.990230 0.650693 1 0.683333 65.07 (Average) buffer3 8 1000 10278 2187.354730 766.713 1000 746.283 76.67 (Average) mesin sealex 8 1 9532.47 2.105047 0.686563 1 0.783333 68.66 (Average) buffer4 8 1000 10309.8 2296.428776 813.515 1000 793.9 81.35 (Average) mesin basing 8 1 9516.12 0.769305 0.254191 1 0.266667 25.42 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- -----------
I - 112
Raw material 0 484775 - - - - - (Average) wip 0 3015.8 - - - - - (Average) lampu 9515.85 0 21490.334876 1.666567 13058.370658 4.245728 8426.051923 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 11:16:40 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 494792 28489.932315 489464 494792 484449 48.95 (Average) mesin flare 8 1 10344.1 1.726756 0.606677 1 0.6 60.67 (Average) buffer1 8 1100 11154.4 2108.607457 801.906 1100 851 72.90 (Average) mesin stem 8 1 10303.9 1.633716 0.575458 1 0.583333 57.55 (Average) buffer2 8 1100 10864.6 2047.306790 763.766 1100 858.85 69.43 (Average) mesin mounting 8 1 10006.3 1.866913 0.639585 1 0.65 63.96 (Average) buffer3 8 1100 10603.2 2331.127136 847.942 1100 941.65 77.09 (Average) mesin sealex 8 1 9662.1 2.125325 0.705206 1 0.75 70.52 (Average) buffer4 8 1100 10426.1 2592.367455 931.128 1100 956.017 84.65 (Average) mesin basing 8 1 9470.53 0.769320 0.252984 1 0.233333 25.30 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked
I - 113
------------ ------ --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 484449 - - - - - (Average) wip 0 3610.27 - - - - - (Average) lampu 9470.3 0 21661.388451 1.666359 12758.139645 4.246110 8897.336337 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 12:07:03 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 494533 28476.571782 488977 494533 484259 48.90 (Average) mesin flare 8 1 10274.4 1.744594 0.608578 1 0.533333 60.86 (Average) buffer1 8 1200 11089.5 2363.861671 893.642 1200 831.717 74.47 (Average) mesin stem 8 1 10258.2 1.687019 0.587014 1 0.516667 58.70 (Average) buffer2 8 1200 10863.6 2342.230757 868.578 1200 804.783 72.38 (Average) mesin mounting 8 1 10059.5 1.891269 0.650483 1 0.683333 65.05 (Average) buffer3 8 1200 10687.9 2580.374297 942.633 1200 979.85 78.55 (Average) mesin sealex 8 1 9708.7 2.128990 0.70771 1 0.733333 70.77 (Average) buffer4 8 1200 10591.5 2821.871142 1025.76 1200 1076.85 85.48 (Average) mesin basing 8 1 9514.82 0.769144 0.254095 1 0.25 25.41 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In
I - 114
Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ----------- Raw material 0 484260 - - - - - (Average) wip 0 3696.08 - - - - - (Average) lampu 9514.57 0 21593.614129 1.666965 11733.688211 4.245761 9854.013192 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 03:25:05 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 494248 28466.806170 488529 494248 483453 48.85 (Average) mesin flare 8 1 10795.5 1.670917 0.612376 1 0.6 61.24 (Average) buffer1 8 1300 11616.8 2452.506814 973.334 1300 1040.38 74.87 (Average) mesin stem 8 1 10577 1.652336 0.595688 1 0.6 59.57 (Average) buffer2 8 1300 11259.2 2503.311564 962.209 1300 1079.9 74.02 (Average) mesin mounting 8 1 10180 1.843819 0.642164 1 0.666667 64.22 (Average) buffer3 8 1300 10992.3 2749.824849 1035.96 1300 1040.32 79.69 (Average) mesin sealex 8 1 9952.68 2.058039 0.700077 1 0.75 70.01 (Average) buffer4 8 1300 10826.2 2975.015132 1104.98 1300 1181.23 85.00 (Average) mesin basing 8 1 9645.05 0.769224 0.257605 1 0.25 25.76 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds
I - 115
Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ------------ --------- ------------ Raw material 0 483454 - - - - - (Average) wip 0 4344.65 - - - - - (Average) lampu 9644.8 0 21584.744529 1.667273 11177.057788 4.246226 10401.773242 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 03:53:11 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 494054 28458.575515 488195 494054 483024 48.82 (Average) mesin flare 8 1 11030.3 1.635496 0.614829 1 0.633333 61.48 (Average) buffer1 8 1400 11981 2561.494040 1048.69 1400 1080.02 74.91 (Average) mesin stem 8 1 10901.5 1.578740 0.587483 1 0.65 58.75 (Average) buffer2 8 1400 11618.6 2566.493409 1022.68 1400 1176.05 73.05 (Average) mesin mounting 8 1 10443 1.840556 0.658242 1 0.7 65.82 (Average) buffer3 8 1400 11114.3 2885.932758 1103.06 1400 1205.27 78.79 (Average) mesin sealex 8 1 9909.65 2.077355 0.705926 1 0.733333 70.59 (Average) buffer4 8 1400 10909.8 3246.412530 1217.95 1400 1268.6 87.00 (Average) mesin basing 8 1 9641.3 0.768782 0.25737 1 0.283333 25.74 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average
I - 116
Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- ------------ Raw material 0 483025 - - - - - (Average) wip 0 4732.95 - - - - - (Average) lampu 9641.02 0 21627.221920 1.666229 10950.771379 4.244991 10670.539321 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 04:23:48 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493963 28442.685243 487833 493963 482728 48.78 (Average) mesin flare 8 1 11235.3 1.614151 0.614603 1 0.566667 61.46 (Average) buffer1 8 1500 12127.6 2796.007395 1147.41 1500 1148.3 76.49 (Average) mesin stem 8 1 10979.9 1.618944 0.600519 1 0.633333 60.05 (Average) buffer2 8 1500 11755 2792.593080 1118.12 1500 1177.15 74.54 (Average) mesin mounting 8 1 10578.4 1.809265 0.652678 1 0.716667 65.27 (Average) buffer3 8 1500 11387.6 3115.579810 1214.09 1500 1324.6 80.94 (Average) mesin sealex 8 1 10063.6 2.055613 0.708361 1 0.75 70.84 (Average) buffer4 8 1500 11115 3456.900610 1319.17 1500 1402.08 87.94 (Average) mesin basing 8 1 9713.15 0.769213 0.259425 1 0.15 25.94 (Average) ENTITY ACTIVITY
I - 117
Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ----- --------- ------------ -------- ------------ --------- ------------ Raw material 0 482729 - - - - - (Average) wip 0 5054.95 - - - - - (Average) lampu 9713 0 21593.709766 1.666336 10177.751330 4.245215 11410.046884 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 05:25:55 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493604 28447.277040 487558 493604 482573 48.76 (Average) mesin flare 8 1 11032.2 1.580021 0.593859 1 0.666667 59.39 (Average) buffer1 8 1600 12079 2936.979946 1213.94 1600 1282.02 75.87 (Average) mesin stem 8 1 10797.5 1.660254 0.610244 1 0.55 61.02 (Average) buffer2 8 1600 11708.9 3075.506390 1230.94 1600 1238.35 76.93 (Average) mesin mounting 8 1 10471.1 1.873855 0.668904 1 0.6 66.89 (Average) buffer3 8 1600 11181.4 3429.818167 1313.77 1600 1349.88 82.11 (Average) mesin sealex 8 1 9832.17 2.163860 0.725049 1 0.883333 72.50 (Average) buffer4 8 1600 11034.7 3798.811227 1436.85 1600 1483.8 89.80 (Average) mesin basing 8 1 9550.97 0.769444 0.25516 1 0.166667 25.52 (Average)
I - 118
ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 482573 - - - - - (Average) wip 0 5357 - - - - - (Average) lampu 9550.8 0 21754.300435 1.666559 9434.576868 4.246315 12313.810694 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 06:04:32 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493603 28424.251209 487161 493603 481917 48.72 (Average) mesin flare 8 1 11686.9 1.556136 0.613456 1 0.616667 61.35 (Average) buffer1 8 1700 12810.5 3022.811816 1313.01 1700 1413.33 77.24 (Average) mesin stem 8 1 11397.6 1.555669 0.601438 1 0.55 60.14 (Average) buffer2 8 1700 12226.3 3109.674088 1297.52 1700 1436.67 76.32 (Average) mesin mounting 8 1 10790.1 1.818445 0.667985 1 0.7 66.80 (Average) buffer3 8 1700 11571.5 3481.089490 1375.87 1700 1529.95 80.93 (Average) mesin sealex 8 1 10042.3 2.068538 0.711647 1 0.666667 71.16 (Average) buffer4 8 1700 11212.2 3907.534414 1508.82 1700 1520.5 88.75 (Average) mesin basing 8 1 9691.92 0.769080 0.258819 1 0.216667 25.88 (Average)
I - 119
ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 481918 - - - - - (Average) wip 0 5903.15 - - - - - (Average) lampu 9691.7 0 21588.264840 1.666325 9220.272928 4.246221 12362.079366 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 06:45:52 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493586 28403.501271 486789 493586 481529 48.68 (Average) mesin flare 8 1 12057.9 1.502907 0.610573 1 0.516667 61.06 (Average) buffer1 8 1800 13213.1 3107.050669 1394.28 1800 1478.78 77.46 (Average) mesin stem 8 1 11734.9 1.516547 0.600735 1 0.516667 60.07 (Average) buffer2 8 1800 12569.3 3196.031888 1359.03 1800 1463.37 75.50 (Average) mesin mounting 8 1 11106.5 1.746610 0.661334 1 0.6 66.13 (Average) buffer3 8 1800 11810 3582.269187 1444.8 1800 1571.47 80.27 (Average) mesin sealex 8 1 10239.3 2.041852 0.715206 1 0.766667 71.52 (Average) buffer4 8 1800 11380 4078.224456 1594.74 1800 1677.78 88.60 (Average)
I - 120
mesin basing 8 1 9702.53 0.769330 0.259186 1 0.366667 25.92 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 481529 - - - - - (Average) wip 0 6194.13 - - - - - (Average) lampu 9702.17 0 21627.641292 1.666114 9176.953119 4.246371 12444.775687 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 07:37:51 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493639 28384.536804 486515 493639 480946 48.65 (Average) mesin flare 8 1 12693.7 1.366638 0.593301 1 0.633333 59.33 (Average) buffer1 8 1900 13862.8 3101.829252 1475.11 1900 1545.18 77.64 (Average) mesin stem 8 1 12318.1 1.423254 0.597769 1 0.633333 59.78 (Average) buffer2 8 1900 13203.5 3116.878831 1407.44 1900 1671.35 74.08 (Average) mesin mounting 8 1 11532.8 1.662345 0.65708 1 0.7 65.71 (Average) buffer3 8 1900 12163.2 3586.834154 1495.52 1900 1721.03 78.71 (Average) mesin sealex 8 1 10442.8 1.967127 0.702907 1 0.683333 70.29 (Average)
I - 121
buffer4 8 1900 11494.4 4213.838059 1668.7 1900 1773.45 87.83 (Average) mesin basing 8 1 9721 0.769162 0.259622 1 0.2 25.96 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 480947 - - - - - (Average) wip 0 6713.97 - - - - - (Average) lampu 9720.8 0 21730.105179 1.666623 9191.615823 4.245933 12532.576801 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 08:13:39 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493444 28378.862169 486226 493444 480767 48.62 (Average) mesin flare 8 1 12677.7 1.368285 0.592238 1 0.6 59.22 (Average) buffer1 8 2000 14001.5 3197.099443 1534.74 2000 1603.32 76.74 (Average) mesin stem 8 1 12398.8 1.422232 0.603629 1 0.65 60.36 (Average) buffer2 8 2000 13139 3266.520211 1474.28 2000 1655.48 73.71 (Average) mesin mounting 8 1 11484.2 1.691544 0.665117 1 0.6 66.51 (Average) buffer3 8 2000 12223.8 3788.675878 1591.51 1983.08 1749.77 79.58 (Average)
I - 122
mesin sealex 8 1 10474.7 1.975738 0.711183 1 0.783333 71.12 (Average) buffer4 8 2000 11653.5 4386.225687 1762.75 2000 1882.53 88.14 (Average) mesin basing 8 1 9771.17 0.769258 0.260984 1 0.25 26.10 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 480767 - - - - - (Average) wip 0 6893.87 - - - - - (Average) lampu 9770.92 0 21742.088016 1.666998 8873.067211 4.246586 12863.107221 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 08:47:52 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493329 28371.277529 485984 493329 480534 48.60 (Average) mesin flare 8 1 12796.3 1.410562 0.611332 1 0.55 61.13 (Average) buffer1 8 2100 14145.4 3463.952823 1671.08 2100 1812.67 79.58 (Average) mesin stem 8 1 12333.2 1.403331 0.588915 1 0.666667 58.89 (Average) buffer2 8 2100 13096.6 3427.836068 1530.72 2100 1814.53 72.89 (Average) mesin mounting 8 1 11282.9 1.695109 0.65058 1 0.716667 65.06 (Average)
I - 123
buffer3 8 2100 12044.6 3944.504079 1617.25 2100 1925.45 77.01 (Average) mesin sealex 8 1 10119.7 2.020102 0.69834 1 0.65 69.83 (Average) buffer4 8 2100 11319.8 4718.157358 1834.43 2100 1903.58 87.35 (Average) mesin basing 8 1 9416.43 0.768999 0.251428 1 0.2 25.14 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 480534 - - - - - (Average) wip 0 7459.05 - - - - - (Average) lampu 9416.23 0 21414.455504 1.667109 8439.404159 4.245749 12969.138486 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 09:19:03 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492986 28367.061509 485572 492986 479772 48.56 (Average) mesin flare 8 1 13214.6 1.332610 0.60166 1 0.666667 60.17 (Average) buffer1 8 2200 14667.5 3409.814341 1718.2 2200 1963.78 78.10 (Average) mesin stem 8 1 12704.4 1.372824 0.598384 1 0.566667 59.84 (Average) buffer2 8 2200 13650.2 3459.443496 1625.42 2200 1839.18 73.88 (Average)
I - 124
mesin mounting 8 1 11811.8 1.608126 0.651079 1 0.666667 65.11 (Average) buffer3 8 2200 12574.3 4023.020174 1737.55 2200 2050.1 78.98 (Average) mesin sealex 8 1 10525 1.959831 0.707497 1 0.716667 70.75 (Average) buffer4 8 2200 11805.6 4756.326637 1936.54 2200 2102.67 88.02 (Average) mesin basing 8 1 9703.3 0.769010 0.2591 1 0.233333 25.91 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 479772 - - - - - (Average) wip 0 7958.33 - - - - - (Average) lampu 9703.07 0 21618.265653 1.666554 8249.272942 4.245793 13363.080364 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 10:18:29 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492961 28355.217635 485346 492961 479624 48.53 (Average) mesin flare 8 1 13337.3 1.302236 0.591239 1 0.6 59.12 (Average) buffer1 8 2300 15033.6 3491.499090 1800.21 2300 1887.72 78.27 (Average) mesin stem 8 1 13146.3 1.344637 0.60353 1 0.633333 60.35 (Average)
I - 125
buffer2 8 2300 14126.4 3513.499424 1698.54 2300 2063.03 73.85 (Average) mesin mounting 8 1 12064 1.582126 0.654705 1 0.683333 65.47 (Average) buffer3 8 2300 12628.6 3984.870628 1728.18 2300 2074.7 75.14 (Average) mesin sealex 8 1 10554.6 1.950384 0.705587 1 0.716667 70.56 (Average) buffer4 8 2300 11816.4 4987.762506 2032.67 2300 2132.63 88.38 (Average) mesin basing 8 1 9683.97 0.769056 0.25859 1 0.25 25.86 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 479625 - - - - - (Average) wip 0 8160.9 - - - - - (Average) lampu 9683.72 0 21535.440988 1.666129 8103.301957 4.245750 13426.227153 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/19/2006 Time: 11:22:05 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 493078 28337.192775 485152 493078 479127 48.52 (Average) mesin flare 8 1 13951.2 1.249212 0.594074 1 0.666667 59.41 (Average) buffer1 8 2400 15556.7 3522.829811 1873.88 2400 2078.95 78.08 (Average)
I - 126
mesin stem 8 1 13478.3 1.299372 0.59651 1 0.6 59.65 (Average) buffer2 8 2400 14310.8 3540.258703 1727.7 2391.15 2100.63 71.99 (Average) mesin mounting 8 1 12210.9 1.524673 0.636675 1 0.6 63.67 (Average) buffer3 8 2400 12829.3 4005.802423 1759.15 2394.88 2220.25 73.30 (Average) mesin sealex 8 1 10609.6 1.912456 0.694463 1 0.7 69.45 (Average) buffer4 8 2400 11897.6 5075.116840 2079.68 2400 2240.83 86.65 (Average) mesin basing 8 1 9656.8 0.769343 0.257977 1 0.166667 25.80 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 479128 - - - - - (Average) wip 0 8643.53 - - - - - (Average) lampu 9656.63 0 21592.150465 1.665841 8207.694252 4.246569 13378.543803 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from C:\ProMod4\models\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 12:07:00 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492941 28326.880119 484841 492941 478948 48.48 (Average) mesin flare 8 1 13992.9 1.229212 0.588722 1 0.6 58.87 (Average)
I - 127
buffer1 8 2500 15734.5 3681.051058 1987.42 2500 2091.07 79.50 (Average) mesin stem 8 1 13644 1.288546 0.602353 1 0.65 60.24 (Average) buffer2 8 2500 14579.2 3681.945536 1841.71 2500 2261.08 73.67 (Average) mesin mounting 8 1 12318.8 1.571603 0.666092 1 0.683333 66.61 (Average) buffer3 8 2500 12906 4277.424116 1894.03 2500 2332.93 75.76 (Average) mesin sealex 8 1 10573.7 1.905358 0.689751 1 0.733333 68.98 (Average) buffer4 8 2500 11879 5264.513435 2151.72 2500 2322.73 86.07 (Average) mesin basing 8 1 9556.62 0.769187 0.25524 1 0.25 25.52 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 478949 - - - - - (Average) wip 0 9010.67 - - - - - (Average) lampu 9556.37 0 21542.625033 1.667140 7804.959300 4.246218 13731.752376 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\pra seminar\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 05:52:42 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------
I - 128
gudang BB 8 999999 492839 28305.844545 484381 492839 478248 48.44 (Average) mesin flare 8 1 14591.7 1.203578 0.602373 1 0.516667 60.24 (Average) buffer1 8 2600 16311.7 3688.316825 2070.57 2600 2125.65 79.64 (Average) mesin stem 8 1 14186.6 1.211743 0.590724 1 0.633333 59.07 (Average) buffer2 8 2600 15046.2 3560.076207 1842.68 2595.13 2338.52 70.87 (Average) mesin mounting 8 1 12708.3 1.483184 0.648765 1 0.7 64.88 (Average) buffer3 8 2600 13398.2 4164.807984 1920.74 2600 2364.73 73.87 (Average) mesin sealex 8 1 11034.2 1.833069 0.695494 1 0.75 69.55 (Average) buffer4 8 2600 12353.2 5293.557688 2260.7 2600 2469.97 86.95 (Average) mesin basing 8 1 9883.45 0.768964 0.263893 1 0.216667 26.39 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 478249 - - - - - (Average) wip 0 9301.7 - - - - - (Average) lampu 9883.23 0 21549.547407 1.666561 8040.835989 4.246160 13502.798697 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\pra seminar\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 07:04:03 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current
I - 129
Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492997 28300.236049 484440 492997 478020 48.44 (Average) mesin flare 8 1 14977.1 1.109967 0.568255 1 0.533333 56.83 (Average) buffer1 8 2700 16672.3 3477.581238 1992.55 2690.1 2225.42 73.80 (Average) mesin stem 8 1 14447.5 1.189514 0.588996 1 0.683333 58.90 (Average) buffer2 8 2700 15369.7 3538.466108 1868.91 2700 2376.78 69.22 (Average) mesin mounting 8 1 12993.5 1.468709 0.654881 1 0.683333 65.49 (Average) buffer3 8 2700 13617.5 4182.926330 1952.32 2697.05 2496.82 72.31 (Average) mesin sealex 8 1 11121.2 1.842229 0.70299 1 0.733333 70.30 (Average) buffer4 8 2700 12301 5463.139178 2318.23 2700 2618.72 85.86 (Average) mesin basing 8 1 9682.68 0.769220 0.258617 1 0.25 25.86 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 478021 - - - - - (Average) wip 0 9720.53 - - - - - (Average) lampu 9682.43 0 21573.478796 1.666521 8165.053237 4.245908 13402.513129 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\pra seminar\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 08:03:33 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS
I - 130
Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492643 28301.459515 484112 492643 477612 48.41 (Average) mesin flare 8 1 15031.5 1.147903 0.591718 1 0.65 59.17 (Average) buffer1 8 2800 17005 3746.667255 2189.54 2800 2446.48 78.20 (Average) mesin stem 8 1 14559 1.199322 0.600148 1 0.633333 60.01 (Average) buffer2 8 2800 15560.2 3710.181266 1986.04 2800 2595 70.93 (Average) mesin mounting 8 1 12965.9 1.447586 0.643595 1 0.616667 64.36 (Average) buffer3 8 2800 13670.2 4272.439169 1999.08 2792.3 2604.85 71.40 (Average) mesin sealex 8 1 11065.9 1.858652 0.70402 1 0.666667 70.40 (Average) buffer4 8 2800 12200.5 5683.591131 2382.75 2800 2657.48 85.10 (Average) mesin basing 8 1 9543.23 0.768912 0.254784 1 0.383333 25.48 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 477612 - - - - - (Average) wip 0 10306.8 - - - - - (Average) lampu 9542.85 0 21547.628510 1.666451 7577.802185 4.246197 13963.913676 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\pra seminar\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 08:41:06 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr --------------------------------------------------------------------------------
I - 131
LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492790 28286.394704 484000 492790 477290 48.40 (Average) mesin flare 8 1 15499.7 1.104969 0.586444 1 0.65 58.64 (Average) buffer1 8 2900 17306.7 3721.270738 2214.72 2889.87 2552.18 76.37 (Average) mesin stem 8 1 14755.2 1.177023 0.595297 1 0.683333 59.53 (Average) buffer2 8 2900 15861.2 3751.244724 2041.17 2895.4 2646.63 70.39 (Average) mesin mounting 8 1 13215.2 1.442623 0.654027 1 0.716667 65.40 (Average) buffer3 8 2900 13912.4 4232.039550 2019.79 2871.15 2724.13 69.65 (Average) mesin sealex 8 1 11188.9 1.804880 0.691879 1 0.683333 69.19 (Average) buffer4 8 2900 12222.3 5803.450071 2439.16 2900 2750.95 84.11 (Average) mesin basing 8 1 9471.52 0.769233 0.252982 1 0.216667 25.30 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------ --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 477291 - - - - - (Average) wip 0 10676.8 - - - - - (Average) lampu 9471.3 0 21639.429334 1.666609 7576.734017 4.245947 14056.782761 (Average) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\Asisten\2002\sigit\taaaaaaaa\tugasakhir\tata\pra seminar\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/20/2006 Time: 09:19:44 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr
I - 132
-------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ -------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 492995 28262.955660 483800 492995 476651 48.38 (Average) mesin flare 8 1 16344.2 1.068489 0.595481 1 0.65 59.55 (Average) buffer1 8 3000 18233.1 3776.559504 2361.14 3000 2675.52 78.70 (Average) mesin stem 8 1 15558.2 1.103666 0.588116 1 0.616667 58.81 (Average) buffer2 8 3000 16461.4 3485.730447 1963.03 2997.33 2743.3 65.43 (Average) mesin mounting 8 1 13718.6 1.362731 0.639754 1 0.65 63.98 (Average) buffer3 8 3000 14309.5 4061.055809 1983.9 2995.87 2820.75 66.13 (Average) mesin sealex 8 1 11489.3 1.746151 0.687999 1 0.716667 68.80 (Average) buffer4 8 3000 12589.3 5736.891203 2485.59 3000 2835.13 82.85 (Average) mesin basing 8 1 9754.45 0.769262 0.26055 1 0.2 26.06 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ----------- --------- ------------ Raw material 0 476652 - - - - - (Average) wip 0 11077.4 - - - - - (Average) lampu 9754.25 0 21581.154706 1.666304 8002.033982 4.246176 13573.208243 (Average)
Kapasitas buffer 900 unit -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from F:\asisten\2002\sigit\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Dec/18/2006 Time: 12:14:00 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run
I - 133
Replication : All Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ --------- --------- ------------ --------- ------------ --------- ------------ lampu 10475 0 21235.220550 1.668646 14282.742571 4.249606 6946.559727 (Rep 1) lampu 11298 0 20765.479919 1.670601 13814.295489 4.241488 6945.272341 (Rep 2) lampu 9091 0 23149.171099 1.667143 14687.635092 4.251944 8455.616920 (Rep 3) lampu 10150 0 21102.020991 1.672913 14028.947418 4.246296 7067.154365 (Rep 4) lampu 9818 0 21557.769103 1.667841 15950.683547 4.252329 5601.165386 (Rep 5) lampu 10129 0 20955.208368 1.668626 13584.624012 4.244757 7364.670973 (Rep 6) lampu 8846 0 23024.827537 1.669182 15958.769429 4.237149 7060.151777 (Rep 7) lampu 11643 0 21240.133970 1.670275 16616.800992 4.245566 4617.417137 (Rep 8) lampu 7864 0 20603.947096 1.663492 11261.701464 4.247874 9336.334266 (Rep 9) lampu 8897 0 23063.655215 1.668367 15937.904904 4.245008 7119.836936 (Rep 10) lampu 9210 0 23000.607086 1.664765 15408.903908 4.248033 7585.790380 (Rep 11) lampu 11132 0 21520.333481 1.667598 15058.649046 4.242799 6455.774038 (Rep 12) lampu 10699 0 22494.156259 1.669810 14351.193407 4.244624 8137.048418 (Rep 13) lampu 11390 0 21301.814829 1.667424 14582.456446 4.247496 6713.443463 (Rep 14) lampu 9834 0 21254.822066 1.668450 14221.257165 4.244994 7027.651457 (Rep 15) lampu 9106 0 21295.304975 1.662156 13675.381266 4.246159 7614.015394 (Rep 16) lampu 9203 0 20707.456171 1.666928 13608.525179 4.244195 7093.019869 (Rep 17) lampu 9259 0 22181.386127 1.662941 13974.713663 4.246017 8200.763506 (Rep 18) lampu 8460 0 20708.073326 1.670460 11797.220883 4.243760 8904.938223 (Rep 19) lampu 9875 0 22459.466315 1.668301 15588.317338 4.246615 6865.234062 (Rep 20) lampu 8666 0 20806.340977 1.671476 11993.865497 4.246427 8806.557577 (Rep 21) lampu 9383 0 20577.538288 1.658867 13822.889049 4.244648 6748.745724 (Rep 22)
I - 134
lampu 10144 0 21307.313824 1.664498 14128.463701 4.244115 7172.941510 (Rep 23) lampu 9162 0 21129.484559 1.663571 14309.019722 4.246358 6814.554908 (Rep 24) lampu 9079 0 23362.446111 1.664652 14486.710256 4.243706 8869.827496 (Rep 25) lampu 10167 0 21784.048091 1.671140 14827.853083 4.246229 6950.277639 (Rep 26) lampu 9235 0 21532.571129 1.664894 13846.123357 4.247102 7680.535776 (Rep 27) lampu 8225 0 22227.482181 1.669326 12683.551099 4.247443 9538.014312 (Rep 28) lampu 9069 0 22649.757912 1.664746 13556.837532 4.249450 9087.006184 (Rep 29) lampu 9988 0 21435.705120 1.666359 15021.349892 4.245959 6408.442910 (Rep 30) lampu 10958 0 23107.752459 1.667934 17501.215898 4.245343 5600.623284 (Rep 31) lampu 10955 0 21437.517225 1.668865 14433.923568 4.245908 6997.678884 (Rep 32) lampu 8696 0 20843.562871 1.668112 12628.134604 4.245163 8209.514992 (Rep 33) lampu 10123 0 21305.282174 1.663290 13236.641561 4.244316 8062.733008 (Rep 34) lampu 9448 0 21563.886552 1.667784 15398.209700 4.248969 6159.760098 (Rep 35) lampu 7591 0 22275.018219 1.669780 13248.940591 4.239563 9020.168285 (Rep 36) lampu 9147 0 21855.323748 1.669216 12525.386115 4.244436 9324.023981 (Rep 37) lampu 10130 0 21998.355070 1.666731 17080.700466 4.246601 4911.741272 (Rep 38) lampu 10157 0 21118.838071 1.663585 14198.780379 4.246994 6914.147113 (Rep 39) lampu 7388 0 21071.131761 1.667638 10866.026877 4.247311 10199.189935 (Rep 40) lampu 9515 0 21339.552974 1.669307 14462.677731 4.251372 6870.954564 (Rep 41) lampu 10493 0 22016.044155 1.671713 16346.724828 4.246774 5663.400841 (Rep 42) lampu 8349 0 20855.432526 1.669811 14384.041276 4.242982 6465.478457 (Rep 43) lampu 10585 0 21447.844685 1.663671 14872.477926 4.247786 6569.455301 (Rep 44) lampu 6808 0 23765.436510 1.668888 11510.313753 4.244264 12249.209605 (Rep 45) lampu 10997 0 22112.254835 1.674208 16025.998075 4.245812 6080.336740 (Rep 46) lampu 9206 0 21692.806565 1.665962 14404.439045 4.245386 7282.456172 (Rep 47) lampu 10679 0 21315.496380 1.666303 14297.912821 4.250399 7011.666856 (Rep 48) lampu 10411 0 23072.627305 1.663518 15357.705284 4.244013 7709.014489 (Rep 49) lampu 10426 0 23349.636959 1.665455 16652.531779 4.248247 6691.191478 (Rep 50) lampu 9237 0 21725.887994 1.662311 15068.236814 4.245362 6651.743507 (Rep 51) lampu 9956 0 20967.513418 1.663988 14934.803124 4.247750 6026.798557 (Rep 52) lampu 10837 0 21697.510748 1.667611 16597.639706 4.245533 5093.957899 (Rep 53) lampu 9398 0 21368.393258 1.666630 13826.125271 4.243968 7536.357389 (Rep 54)
I - 135
lampu 10252 0 21739.686554 1.659787 14505.670522 4.246177 7228.110067 (Rep 55) lampu 10200 0 20913.690686 1.664183 14177.914056 4.246712 6729.865735 (Rep 56) lampu 10289 0 21347.640884 1.666277 13385.291033 4.247584 7956.435991 (Rep 57) lampu 8909 0 21514.395551 1.667839 15775.541065 4.241553 5732.945093 (Rep 58) lampu 9223 0 19735.397005 1.667221 12331.681158 4.248092 7397.800535 (Rep 59) lampu 9255 0 21109.808526 1.671369 12347.551488 4.243204 8756.342466 (Rep 60) lampu 9651.92 0 21668.287806 1.667074 14324.177049 4.245929 7338.197754 (Average) lampu 1008.74 0 836.600022 0.003107 1442.002801 0.002679 1340.820275 (Std.Dev.) Kapasitas buffer 2600 unit -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from G:\sigit_ajah\line4fixbgt.MOD [tugas akhirku] Date: Dec/16/2006 Time: 12:50:21 PM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : All Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked lampu 10531 0 21476.940865 1.670631 7808.873700 4.250979 13662.145555 (Rep 1) lampu 8482 0 20284.409747 1.669678 7997.722387 4.248417 12280.769264 (Rep 2) lampu 11037 0 22286.263751 1.668889 8267.927695 4.243746 14012.423420 (Rep 3) lampu 9552 0 22489.844086 1.663947 10139.246271 4.251067 12344.682802 (Rep 4) lampu 9453 0 21989.788934 1.666597 6152.162087 4.251021 15831.709229 (Rep 5) lampu 11062 0 22150.350194 1.661844 11108.085288 4.244071 11036.358991 (Rep 6) lampu 10648 0 21448.066104 1.663366 6732.012432 4.245426 14710.144880 (Rep 7) lampu 9211 0 22190.278352 1.667986 6300.665817 4.249190 15883.695359 (Rep 8)
I - 136
lampu 9337 0 20916.854509 1.670639 6538.523194 4.248275 14372.412401 (Rep 9) lampu 9383 0 20753.001358 1.667976 8157.073785 4.242522 12590.017076 (Rep 10) lampu 9888 0 21910.430919 1.662627 6386.715156 4.243421 15517.809715 (Rep 11) lampu 10604 0 22843.342228 1.670895 10194.753272 4.247051 12642.671010 (Rep 12) lampu 10697 0 21463.415850 1.669165 10534.138569 4.246735 10923.361382 (Rep 13) lampu 10939 0 20697.317792 1.663984 8561.235415 4.245449 12130.172944 (Rep 14) lampu 10218 0 21290.536668 1.666696 8520.251159 4.245382 12764.373431 (Rep 15) lampu 9969 0 20810.424536 1.668664 10251.006149 4.244371 10553.505353 (Rep 16) lampu 9340 0 21423.602300 1.668128 7163.548507 4.245974 14254.139690 (Rep 17) lampu 9447 0 21254.282240 1.666518 7298.188385 4.244425 13950.182912 (Rep 18) lampu 9608 0 20831.682923 1.662284 7704.545190 4.243936 13121.231512 (Rep 19) lampu 10675 0 21412.265733 1.668557 6505.093171 4.249384 14901.254621 (Rep 20) lampu 10263 0 20965.506217 1.664828 7510.501823 4.243512 13449.096054 (Rep 21) lampu 11216 0 21110.275028 1.665834 7523.354790 4.239792 13581.014611 (Rep 22) lampu 11024 0 21775.112557 1.668712 9187.072814 4.249019 12582.122013 (Rep 23) lampu 10598 0 20956.605760 1.667818 9363.045184 4.248664 11587.644094 (Rep 24) lampu 9589 0 21025.715577 1.670537 6119.434892 4.248779 14900.361369 (Rep 25) lampu 10076 0 21200.175759 1.665862 7316.983443 4.247300 13877.279154 (Rep 26) lampu 9624 0 21155.133680 1.667516 8007.217191 4.247530 13142.001443 (Rep 27) lampu 9207 0 21386.489574 1.676414 9737.526957 4.247487 11643.038717 (Rep 28) lampu 8273 0 22387.414348 1.663811 6417.330571 4.243059 15964.176907 (Rep 29) lampu 8657 0 18922.112807 1.666051 7432.658577 4.247384 11483.540796 (Rep 30) lampu 9202 0 19640.775641 1.668110 5856.403569 4.249373 13778.454589 (Rep 31) lampu 10170 0 23279.593339 1.666257 6844.166455 4.248126 16429.512501 (Rep 32) lampu 10360 0 21942.102387 1.664153 7879.049927 4.247262 14057.141046 (Rep 33) lampu 8860 0 20994.803940 1.667248 7146.726486 4.246862 13842.163343 (Rep 34) lampu 8800 0 20812.591084 1.671532 4656.772047 4.243348 16149.904158 (Rep 35) lampu 9213 0 22522.704299 1.668140 10184.442053 4.248085 12332.346022 (Rep 36) lampu 10091 0 21817.400209 1.667758 7981.361241 4.241589 13830.129621 (Rep 37) lampu 10302 0 21857.588022 1.668328 9955.869566 4.242477 11895.807650 (Rep 38) lampu 10513 0 21518.620307 1.667335 6039.287923 4.246960 15473.418090 (Rep 39) lampu 10477 0 21953.545741 1.670881 9924.642940 4.244898 12022.987022 (Rep 40)
I - 137
lampu 10309 0 20943.324123 1.664843 8101.733835 4.247018 12835.678426 (Rep 41) lampu 7219 0 21213.152561 1.673509 12673.757455 4.244253 8533.477345 (Rep 42) lampu 9835 0 22029.624457 1.665583 5962.818603 4.245060 16060.895210 (Rep 43) lampu 10314 0 21622.127158 1.663742 7498.724009 4.247417 14117.491990 (Rep 44) lampu 11085 0 21769.753889 1.662572 7841.760254 4.244460 13922.086603 (Rep 45) lampu 11415 0 21633.617910 1.667577 8080.399280 4.244365 13547.306688 (Rep 46) lampu 10920 0 21634.713750 1.661691 9196.928378 4.241123 12431.882558 (Rep 47) lampu 10661 0 20809.026925 1.661133 8824.838902 4.244184 11978.282706 (Rep 48) lampu 9049 0 20619.243257 1.666815 6552.841974 4.244111 14060.490357 (Rep 49) lampu 10094 0 21612.690293 1.663176 10104.994239 4.249323 11501.783555 (Rep 50) lampu 7968 0 21134.588769 1.662895 7419.463041 4.250499 13709.212333 (Rep 51) lampu 9720 0 23089.571022 1.665498 5416.722073 4.247317 17666.936134 (Rep 52) lampu 10705 0 22033.345059 1.668833 7321.859637 4.246952 14705.569638 (Rep 53) lampu 10013 0 21670.779598 1.664068 11099.978590 4.247131 10564.889809 (Rep 54) lampu 9535 0 20895.465006 1.666109 7254.949726 4.246652 13634.602518 (Rep 55) lampu 8754 0 22877.349347 1.666410 8745.959213 4.243099 14125.480625 (Rep 56) lampu 9480 0 22831.956362 1.660122 9702.724726 4.243980 13123.327534 (Rep 57) lampu 9642 0 22941.599365 1.667507 6998.025509 4.244826 15937.661524 (Rep 58) lampu 9609 0 21654.006299 1.668881 7131.108064 4.245524 14516.983830 (Rep 59) lampu 10071 0 22809.543889 1.656508 9114.955739 4.249931 13688.681711 (Rep 60) lampu 9883.23 0 21549.547407 1.666561 8040.835989 4.246160 13502.798697 (Average) lampu 856.37 0 815.453164 0.003387 1615.192735 0.002615 1699.264738 (Std.Dev.) -------------------------------------------------------------------------------- General Report Output from G:\tugasakhir\pra seminar\Time Is Running Out\line4tanpabuffer.MOD [tugas akhirku] Date: Nov/21/2006 Time: 12:19:30 AM -------------------------------------------------------------------------------- Scenario : Normal Run Replication : Average Period : Final Report (2 hr to 10 hr Elapsed: 8 hr) Warmup Time : 2 hr (Std. Dev. 0 sec) Simulation Time : 10 hr -------------------------------------------------------------------------------- LOCATIONS Average
I - 138
Location Scheduled Total Seconds Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util -------------- --------- -------- ------- ------------ --------- -------- -------- ------ gudang BB 8 999999 499036 28764.510635 498421 499036 497787 49.84 (Average) mesin flare 8 1 1250.15 22.159991 0.627363 1 0.7 62.74 (Average) mesin stem 8 1 1249.87 13.999393 0.413073 1 0.466667 41.31 (Average) mesin mounting 8 1 1249.68 9.069896 0.28919 1 0.333333 28.92 (Average) mesin sealex 8 1 1249.58 7.196701 0.218255 1 0.3 21.83 (Average) mesin basing 8 1 1249.27 0.769240 0.0333647 1 0.05 3.34 (Average) LOCATION STATES BY PERCENTAGE (Multiple Capacity) % | Location Scheduled % Partially % | % Name Hours Empty Occupied Full | Down --------- --------- ----- --------- ---- | ---- gudang BB 8 0.00 100.00 0.00 | 0.00 (Average) LOCATION STATES BY PERCENTAGE (Single Capacity/Tanks) Location Scheduled % % % % % % Name Hours Operation Setup Idle Waiting Blocked Down -------------- --------- --------- ----- ----- ------- ------- ----- mesin flare 8 2.43 0.00 0.00 0.00 60.30 37.26 (Average) mesin stem 8 3.35 0.00 26.60 0.00 37.96 32.09 (Average) mesin mounting 8 4.24 0.00 44.54 0.00 24.68 26.54 (Average) mesin sealex 8 5.07 0.00 57.10 0.00 16.76 21.07 (Average) mesin basing 8 3.34 0.00 64.03 0.00 0.00 32.63 (Average) FAILED ARRIVALS Entity Location Total Name Name Failed ------------ --------- ------ Raw material gudang BB 0 (Average) ENTITY ACTIVITY Average Average Average Average Average Current Seconds Seconds Seconds Seconds Seconds Entity Total Quantity In In Move Wait For In
I - 139
Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ -------- ------------ --------- --------- Raw material 0 497787 - - - - - (Average) wip 0 1.23333 - - - - - (Average) lampu 1249.22 0 22043.271036 1.668769 21951.658900 4.247174 85.696193 (Average) ENTITY STATES BY PERCENTAGE % % Entity In Move Wait For % % Name Logic Res, etc. In Operation Blocked ------------ ------- --------- ------------ ------- lampu 0.01 99.58 0.02 0.39 (Average)
Top Related